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Data Engineer H/F

    Description

    Qare, leader et spécialiste de la téléconsultation en France, est une plateforme de téléconsultation qui allie l’expertise du digital et du médical pour apporter des solutions aux patients dans un délai compatible avec leur état de santé. Le métier de Qare est précisément de libérer du temps médical en faisant se rencontrer médecins et patients, partout sur le territoire.
    Son équipe interne est composée de 140 passionnés qui ont un objectif commun : faciliter l’accès à des soins de qualité. Au-delà de la simple téléconsultation, nous souhaitons également participer à la construction de la médecine de demain, et réinventer les parcours de soin, en collaboration avec le monde médical.

    En 2021, Qare a rejoint le groupe HealthHero, leader de la e-santé en Europe. HealthHero est déjà présent au Royaume-Uni, en Irlande, en Allemagne et en France. Le Groupe s’appuie sur l’expertise, le savoir-faire et la capacité d’innovation de champions nationaux tels que Doctorlink, MyClinic et Fernarzt et couvre aujourd'hui plus de 30 millions de patients individuels, en direct ou au travers d'organismes d'assurance santé clients du groupe.

    Mission

    🫵Ton rôle

    Pilotée par notre Head of Data et rattachée au Produit, l’équipe Data est composée d’un pôle Analytics avec 4 Data Analysts et d’un pôle Engineering avec 1 Analytics Engineer et 1 Lead Data Engineer. Pour renforcer la partie Engineering de notre équipe, nous sommes à la recherche d’un profil Data Engineer qui sera directement rattaché au Lead Data Engineer.

    Tu travailleras en étroite collaboration avec les membres de l’équipe Data et avec l’équipe Tech l’équipe, participeras par exemple aux Tech Reviews pour apporter ton expertise Data lors du développement de nouvelles features dans le produit. Tu participeras également à la conception, au développement et à la mise en place de pipelines de données robustes et performants avec Airbyte, Airflow et nos ETL codés en Python.

    Ton travail au quotidien permettra de garantir la fiabilité et la robustesse de la plateforme data pour proposer à l’ensemble des équipes métiers chez Qare (Produit, Opérations, Marketing, Médical, Finance, etc.) de réaliser des analyses pertinentes et à impact.

    🤝Tes missions

    • Collaborer avec les équipes métiers et techniques en participant aux Tech Reviews et aux rituels de l’équipe Data

    • Déployer de nouvelles sources de données en utilisant Airbyte et maintenir nos ETL existants codés en Python (MongoDB, Salesforce, etc.)

    • Maintenir et créer de nouveaux pipelines de données dans Airflow

    • Assurer la qualité des données en améliorant les Sanity Check existants et en améliorant l’utilisation des tests dans dbt

    • Participer à l’amélioration et au développement de l’API data qui crée les ponts entre la plateforme data et le produit (FastAPI)

    • Participer à la mise en production de modèles de Machine Learning (scorings prédictifs, modèles de recommandations, etc.)

    • Produire un code de qualité qui respecte les bonnes pratiques de développement

    • Être force de proposition pour améliorer les systèmes existants et intégrer de nouvelles technologies

    • Rester en veille sur les nouvelles tendances et technologies dans le domaine de la data

    💻Notre stack

    En ce qui concerne notre stack, nous utilisons : Python, SQL, dbt, Airflow, Airbyte, AWS (s3, Redshift, DynamoDB, etc.), PostgreSQL, Docker, Kubernetes, Tableau, FastAPI

    Profil

    👩‍💼Ton profil

    • BAC + 5 en ingénierie informatique ou science des données ou diplômes d’école d’ingénieur ou équivalent

    • 1 à 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer

    • Excellent relationnel et capacité à interagir avec les équipes métiers et techniques

    • Rigueur et souci du détail pour produire un code propre et maintenable

    • Curiosité et envie constante d'apprendre et de progresser

    • Force de proposition pour apporter des idées nouvelles et challenger les pratiques existantes

    • Solides compétences en développement informatique (Python, etc.)

    • Maîtrise des langages pour interroger les bases de données (SQL et NoSQL, etc.)

    • Connaissance d'au moins une solution cloud (AWS, GCP, Azure, etc.)

    Plus :

    • Connaissances d’un orchestrateur de données (Airflow, Dagster, etc.)

    • Expérience sur dbt pour transformer la donnée dans un data warehouse

    • Connaissances sur Docker et Kubernetes

    • Expérience ou intérêt pour la mise en production de modèles de machine learning

    ⏳Le processus de recrutement

    1. Un premier échange avec une personnes des RH. A la suite de cet échange, tu recevras un court QCM de 20 questions à faire chez toi.

    2. Un entretien d’1h30 avec Florian (Lead Data Engineer) pour échanger sur le poste et tester tes connaissances techniques

    3. Une rencontre avec Marion (Head of Data) et Pierre-Olivier (Chief Product Officer) pour finaliser le process

    🤩Pourquoi nous rejoindre ?

    • Des actions mises en place pour préserver la santé mentale et physique des collaborateurs (téléconsultation gratuite, formation de sauveteurs secouriste en Santé Mentale en interne)

    • Un équilibre entre vie professionnelle et vie privée.

    • Un mode de travail hybride : possibilité de télétravailler jusqu’à trois jours par semaine de manière flexible avec une présence aux bureaux deux jours minimum par semaine.

    • Un espace de travail écoresponsable où il fait bon travailler.

    • Des locaux, accessibles, fonctionnels, animés avec des services dédiés aux biens être des salariés. Situés en plein cœur de Paris : 34 rue Laffitte 75009 Paris - RER A, Métro 7,8,9