Data Engineer (H/F)

Bee2Link est un acteur de référence de la digitalisation du secteur automobile. Nous concevons des solutions SaaS innovantes qui accompagnent les constructeurs et les réseaux de distribution dans leurs enjeux de performance, de mobilité et de transformation digitale.

Au sein de l'équipe Data de Bee2Link, vous contribuez à la conception et à la fiabilité de notre Data Platform en développant les pipelines de données qui alimentent nos solutions. À ce titre, vos principales missions sont les suivantes :
Missions principales :

Ingestion & Chargement des données- Concevoir et développer les pipelines d'ingestion depuis les sources métier (APIs, bases relationnelles, fichiers, événements)- Mettre en place et maintenir les flux ELT vers le Datalake AWS S3 (format Parquet, partitionnement, compression)- Fiabiliser les chargements incrémentaux et en batch : gestion des erreurs, alertes et rejeux
Transformation & Modélisation (ETL/ELT — dbt)- Développer les transformations SQL et Python avec dbt (Data Build Tool) comme couche de transformation principale- Concevoir et maintenir les modèles dbt : staging, intermediate, marts — avec tests d'unicité, non-nullité et références- Construire les Datamarts métier : données véhicules, leads, contrats, activité APV, campagnes marketing
Datalake, Redshift & Qualité des données- Optimiser le Datalake AWS S3/Parquet : organisation des buckets, gestion des accès IAM, cycle de vie- Développer et optimiser les requêtes sur Amazon Redshift : tuning, distribution, tri, gestion des workloads- Contribuer à la construction du Data Catalog, à la gouvernance des données (RGPD) et à la documentation technique

Formation & Expérience- Bac+3 à Bac+5 en Informatique, Génie logiciel, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent- Minimum 2 à 4 ans d'expérience sur un poste Data Engineer ou équivalent
Compétences Techniques- Expérience avec dbt (Data Build Tool) : modèles, tests, documentation, seeds, macros- Maîtrise de Python appliqué à la data : pandas, polars ou PySpark pour les transformations- Bonne maîtrise de SQL avancé (requêtes complexes, optimisation, CTEs, fenêtres)- Pratique de l'écosystème AWS Data : S3, Redshift, IAM, CloudWatch — connaissance du format Parquet
Compétences Comportementales- Rigueur et sens du détail : la qualité de la donnée est non-négociable- Autonomie et sens des responsabilités dans un environnement à fort enjeu (engagements clients)- Goût pour la collaboration et le travail en équipe transverse (Data, Produit, Métier)- Curiosité technique et capacité à monter en compétence rapidement sur de nouveaux outils