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Open nowPosted 14 hours ago

Data Engineer Expérimenté.e (H/F)

VALEURIAD22 open roles

Pay
€40,000 – €48,000 a year
Where
Nantes, Pays de la Loire, France
Work mode
Hybrid
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From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowData Engineer Expérimenté.e (H/F)VALEURIAD · Nantes, Pays de la Loire, France
  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on VALEURIAD's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.9% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market. VALEURIAD postings stay open a median of 4 days.

Share of postings closed within
  1. 1.6%1 day
  2. 3.6%3 days
  3. 7.9%7 days
  4. 14.9%14 days
  5. 34.2%30 days
This job: posted 14 hours ago

VALEURIAD median: 4 days open

The posting

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Pourquoi nous rejoindre ?

Parce que tu te sens limité dans ton terrain de jeux actuels et les technos/solutions que tu peux explorer ? Parce que tu en as assez des "PoC tunnels" qui ne voient jamais la prod et ne répondent à aucun besoin métier ?

Bienvenue chez Valeuriad, ESN Agile 🧩, engagée 🌱 et 100% Nantaise 🏗️. Chez nous, pas de tour d'ivoire, pas de Silo entre Commu’ Tech, l’important c’est de travailler ensemble pour apporter un maximum de valeur.

Notre conviction ?

Technophiles dans l'âme, pour nous, l'excellence technique n'a de sens que si elle s'immerge au cœur des enjeux métiers pour y répondre avec justesse. Nous sommes le trait d'union entre la complexité des flux et la réalité du terrain pour bâtir des solutions robustes qui créent un impact concret et durable.

Ta mission : concevoir et construire les pipelines de données robustes et performants qui alimentent les systèmes de nos clients.

Le défi de ta mission sera d'assurer l'ingestion, la transformation, l'optimisation et l'exposition de flux de données complexes et volumineux (Big Data Apache, Cloud), garantissant que la bonne donnée soit disponible au bon moment pour les analyses et la Data Science.

Ton quotidien

  • Étude, conception et réalisation de traitements Big Data
  • Échanges avec les architectes, les PO/PPO, les développeurs et la gouvernance de données
  • Import, collecte et transformation de données (SFTP, Kafka, RabbitMQ, Teradata → Hive via Sqoop)
  • Alimentation et gestion du cluster Hadoop (Spark, Java, IntelliJ, Ambari, Yarn, Oozie)
  • Optimisation et exposition des données pour la Data Science (Kudu, Dataiku)
  • Transformation des données avec Spark (HDFS, Hive, Kafka, HBase, Phoenix)
  • Utilisation de Kudu pour optimiser les requêtes utilisateurs sur les données chaudes
  • Exposition de données sur Dataiku pour la création de modèles de Data Science
  • Réalisation en Java/Flink pour le traitement de flux complexes et volumineux
  • Gestion de la configuration et intégration continue (Git/GitLab, Jenkins, SonarQube)
  • Utilisation d’AWS (S3, Athena) pour la lecture, le requêtage et la transformation des données
  • Suivi des traitements et de la volumétrie avec Kibana.

La Stack Technique :

  • Environnement : Big Data Apache (Hadoop, Spark, Ambari, Hive)
  • Technologies : Hadoop, Ambari, RabbitMQ, Java, Scala, YarnApplication, Teradata, Sqoop, Kudu, Hue, Hive, Impala, Dataiku, Flink, Kafka, Spark, Kibana, Oozie, Git, GitLabCI, Jenkins, AWS, DBT, Databricks

Témoignage :

" En tant que Data Engineer, j'ai participé à différentes migrations de SI, de On Premise vers On Premise ou vers Cloud. Ces migrations sont enrichissantes car elles nécessitent de développer des outils de transfert et de contrôle de la donnée, tout en gardant un côté technique et fonctionnel. Cela permet aussi d’identifier les parallèles entre différents outils (dans mon cas, Hadoop et GCP). En tant que garant de ces migrations, j'ai travaillé avec mes coéquipiers pour mettre en place les ingestions existantes sur les nouveaux SI et reprendre l'historique de l'ancien SI via des traitements Spark, en contrôlant que les données soient identiques entre les deux SI."

Le Télétravail : l’usage est de 2 jours / semaine

Fourchette de salaire : 40 - 48k annuel brut €

Ce que Valeuriad t'apporte

  • Un ancrage local fort : 70% de nos projets sont à Nantes Centre, le reste en 1ère couronne. On tient beaucoup à notre équilibre vie pro/perso.
  • Des communautés vivantes : échange en temps réel sur nos canaux slack dédiés, participe aux ApéroTechs mensuels et Conférences hébergées, ou anime tes propres ateliers.
  • Entreprise apprenante : accès à Pluralsight, Udemy, Certifs, Mentorat et Animation et Participation à des Conférences (DevFest, Printemps de la Tech, Salon de la Data, AI-pulse..).
  • Une politique RSE forte en interne et auprès de notre écosystème.
  • Notre agence : "Le Nid", notre espace éco-rénové à Nantes, conçu pour la convivialité et le travail collaboratif.
  • Un suivi de carrière sur mesure grâce à un triptyque de référent RH/Commerce/Technique et un point d’échange planifié au moins tous les 3 mois. L’objectif : co-construire ton évolution de carrière en phase avec nos besoins et tes attentes.

Notre démarche recrutement, simple et efficace :

  1. Rencontre avec l’équipe RH : Juliette, Soline ou Inés te contactera, pour te présenter Valeuriad et nos champs d’expertise, comprendre ton parcours, ton projet et voir si nos planètes sont alignées.
  2. Rencontre avec un membre de notre Commu Data : avec Nicolas, notre Directeur Technique en lead sur la Data pour comparer vos visions et mesurer ton apport de valeur.
  3. Rencontre avec l’un de nos commerciaux pour te parler des contextes de nos clients et t’aider à te projeter dans cette nouvelle aventure pro.

Ton Profil : l’expertise au service du Collectif

Nous recherchons avant tout la bonne personne, qui saura se projeter dans notre organisation durablement.

Ton bagage :

  • Une expérience solide : Tu as 5 ans d'expérience minimum dans la tech, dont au moins 3 ans dédiés à la construction de pipelines de données complexes.
  • Des outils : Tu maîtrises au moins plusieurs outils parmi notre stack technique : Hadoop, Spark, Kafka, Java/Python, DBT, Databricks Big Query, GCP/AWS/Azure…

Ta posture :

  • Pédagogue et bon communiquant.e : Tu sais te mettre au niveau de ton interlocuteur, qu'il soit Décideur, Tech ou Métier.
  • Proactif·ve : Tu cherches à progresser continuellement en effectuant une veille active et tu as à cœur de partager tes découvertes avec tes pairs pour grandir ensemble.
  • Collaboratif·ve : Tu es convaincu·e que la réussite est collective et tu aimes partager tes connaissances.
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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against VALEURIAD's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.
  3. We apply on VALEURIAD's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.
  4. Every reply, sorted

    VALEURIAD's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.
  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

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