Data Engineer

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Kitman Labs

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51 - 200 employés

🏥 Santé

💼 Conseil

📦 Logistique

💰 Series C en 2021-11

Healthcare • Consulting • Logistics

Kitman Labs est une entreprise dédiée à l'optimisation des réalisations humaines grâce à une intelligence et des analyses de données avancées. Fondée et alimentée par des praticiens et des data scientists, l'entreprise se concentre sur la fourniture d'une vue unifiée et holistique de la performance individuelle et organisationnelle. Sa plateforme d'intelligence tout-en-un intègre des milliers de points de données pour aider les ligues, clubs, équipes et organismes de régulation à atteindre des performances optimales, particulièrement dans les secteurs sportif et de la défense. En tirant parti de la technologie propriétaire et de l'expertise, Kitman Labs contribue à redéfinir et élever les résultats de performance à travers des plans personnalisés, des stratégies basées sur les données et des solutions de collaboration unifiée. La mission de l'entreprise est orientée vers la conquête de trophées, la prolongation de carrières et la résolution de défis majeurs en matière de performance et de réalisation.

Description

• Build and maintain BigQuery data models using Dataform, following medallion architecture patterns (Bronze/Silver/Gold) • Contribute to Looker dashboards and LookML models, working alongside senior engineers and analysts • Write performant, well-structured SQL for large-scale transformations in BigQuery • Implement data quality checks using Dataform assertions and automated alerting • Support data observability across the warehouse — monitoring pipeline health, data freshness, and anomaly detection • Build and maintain robust Python data pipelines with testing, linting, and CI/CD integration • Work with orchestration tooling (Cloud Composer / Airflow) to schedule and monitor workflows • Develop familiarity with CDC concepts and event-driven ingestion patterns (Datastream, Pub/Sub) • Containerise workloads with Docker for deployment on Cloud Run or similar GCP services • Support Data Scientists in moving work from notebook to production pipeline • Contribute to feature pipelines and data preparation for ML workloads • Help bridge the gap between research prototypes and scalable, maintainable code

🎯 Exigences

• SQL proficiency — comfortable writing complex, performant queries against large datasets in BigQuery • Dataform experience — or strong dbt experience with willingness to work in Dataform; understanding of modular, version-controlled data transformation • Python with an engineering mindset — clean, tested, linted code; comfortable with Git and CI/CD workflows • GCP familiarity — hands-on experience with BigQuery is essential; broader GCP exposure (Cloud Storage, Cloud Run, Pub/Sub, Datastream) is a strong advantage • Orchestration experience — hands-on with Cloud Composer, Airflow, or a comparable tool • Data modelling fundamentals — dimensional modelling, Kimball principles, or medallion architecture patterns • Docker basics — able to containerise and deploy data workloads • Collaborative and communicative — able to translate business requirements into data models and work effectively with Analytics, Product, and Data Science stakeholders • Pragmatic approach to AI tooling — comfortable using AI-assisted development to improve productivity and code quality

🏖️ Avantages

• Competitive salary • Health insurance for employee & dependants • Meaningful equity • Pension Plan • Life Cover • Income protection • Wellbeing benefits