Data Platform Engineer – Mid-level

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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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ShippyPro est la solution logicielle complète pour la gestion des expéditions destinée aux entreprises de commerce électronique. Avec des fonctionnalités telles que le Label Creator, Track & Trace, le retour facile et les analyses, ShippyPro simplifie les opérations d'expédition et améliore l'expérience client. Il s'intègre avec plus de 181 transporteurs et plus de 80 canaux de vente, facilitant la gestion multi-transporteurs et les expéditions internationales. ShippyPro aide les entreprises à optimiser les coûts et à améliorer la performance des livraisons, en faisant un outil essentiel pour les entreprises de commerce électronique en croissance.

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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