Data Platform Engineer – Mid-level

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🟢 Junior

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🚰 Ingénieur Data

🚫👨‍🎓 Aucun diplôme requis

👻 Score fantôme 0%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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51 - 200 employés

Fondée en 2016

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Logistics • SaaS • eCommerce

ShippyPro est une plateforme de gestion d'expéditions tout-en-un pour les entreprises de commerce électronique et de vente au détail. Elle centralise les opérations d'expédition multi-transporteurs – connectant plus de 190 transporteurs à travers plus de 160 pays – pour permettre aux équipes de créer des étiquettes, comparer les tarifs, suivre les envois, gérer les retours et automatiser les flux de travail de traitement via une plateforme web et des API RESTful. ShippyPro propose des intégrations avec les ERP/WMS/OMS et les principales plateformes de commerce électronique, l'onboarding d'entreprise et la sécurité (SOC 2 Type II, RGPD), l'analytique/l'intelligence financière, et des fonctionnalités conçues pour réduire les coûts d'expédition et améliorer l'expérience de livraison à grande échelle.

Description

• Read and evaluate existing CI/CD pipelines to determine task requirements • Adapt existing CI/CD patterns for new tasks • Extend infrastructure-as-code according to repository patterns • Apply data engineering and governance standards to new services, including naming conventions, access control, and retention • Build self-serve tooling from existing patterns • Create a template repository with CI, IaC, and governance pre-wired • Develop modules that make creating a new pipeline a one-command job • Write documentation that answers common questions without relying on an engineer • Own the access-request flow for data resources • Own the template repository and IaC modules and guide their roadmap

🎯 Exigences

• Independently owned a deployment path end to end, including writing the pipeline, fixing production issues, and documenting the runbook • Ability to open unfamiliar code, explain what it does, and identify likely problems • Approximately 2 years of professional experience • Python and SQL proficiency for daily use • Docker experience • Enough cloud exposure that AWS is not a new concept • Comfortable moving between data engineering, backend, and infrastructure work • Willingness to use AI tools such as Copilot, Claude, or Cursor and defend their output • This is not a frontend role and has no frontend component • This is not an ML research role and does not involve training models

🏖️ Avantages

• Meal vouchers (office or remote) • Mental health support & fitness benefits • Yearly learning budget and AI tools • Remote flexibility with expenses-paid trips to HQ for team meetups • No clock-in/out policy • One-time home office allowance • Birthday Time Off — one extra day off • Career Growth Program — clear growth paths, structured goals, and continuous feedback

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