Chez Evaneos, notre mission est simple : ĂȘtre le leader du voyage plus responsable en connectant, via notre marketplace, des voyageurs Ă des agences locales partout dans le monde, pour crĂ©er des expĂ©riences plus locales, plus humaines et plus durables.
Pour y parvenir, on construit une plateforme technique à la hauteur de nos ambitions : robuste, scalable et résiliente.
En tant que Senior Data Engineer (AI/ML), tu prendras en charge la construction des briques coeur de notre Data Platform et la dĂ©finition de lâarchitecture data qui alimentera les futures fonctionnalitĂ©s produit basĂ©es sur lâIA Ă partir de 2026.
Tu auras un rĂŽle clĂ© dans notre stratĂ©gie de data en self service, en posant les standards dâingĂ©nierie, de qualitĂ© et de sĂ©curitĂ© qui permettront Ă chaque Evaneossian dâutiliser la donnĂ©e et lâIA gĂ©nĂ©rative de maniĂšre autonome, fiable et sĂ©curisĂ©e.
Au sein de la communautĂ© Tech & Inno, tu rejoindras lâĂ©quipe Data Engineering, en charge de la conception, de la construction et de la maintenance des systĂšmes de donnĂ©es qui servent lâensemble dâEvaneos.
LâĂ©quipe a pour mission de :
construire et maintenir des pipelines de données robustes et observables
mettre à disposition une donnée fiable pour les équipes produit, tech et business
prĂ©parer et opĂ©rer les fondations nĂ©cessaires aux cas dâusage IA de demain
Tu travailleras au quotidien avec :
3 Data/Analytics Engineers
les équipes Produit et Tech pour alimenter les fonctionnalités IA et data driven.
Et reporteras directement Ă Alexandre, Head of Data Engineering.
En ce qui concerne notre stack, nous utilisons:
âïž Cloud provider : Google Cloud Platform
đ Ingestion : Airbyte (self-hosted sur GKE)
đ§© Transformation : dbt Core
đïž Warehouse : Google BigQuery
đ BI : Looker & Looker Studio
đ§± Infrastructure-as-Code : Terraform & Terragrunt
đĄ Langages principaux : Python & SQL
LâĂ©quipe fonctionne avec un haut niveau dâautonomie, une forte exigence de craft et un esprit dâapprentissage continu. Les dĂ©cisions se prennent de façon collaborative, avec une vraie attention portĂ©e Ă lâimpact concret des projets.
đ§±Â Architecture et infrastructure Data
Concevoir, dĂ©ployer et maintenir lâinfrastructure cloud pour les systĂšmes de Data sur GCP.
OpĂ©rer nos composants Data dĂ©ployĂ©s sur Kubernetes en tâappuyant sur des pratiques dâinfra as code via Terraform.
âïžÂ Data Pipelines, Data Warehouse et qualitĂ© de la donnĂ©e
Construire et maintenir des pipelines de traitement batch, orchestrés avec Airflow.
Faire Ă©voluer et opĂ©rer notre Data Warehouse sur BigQuery en tâappuyant sur dbt.
Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité de la donnée pour les différents utilisateurs internes.
đ§ Â Fondations pour les produits IA et les cas dâusage LLM
1/ Construire des solutions Data au service des futures fonctionnalités produit basées sur les LLM comme par exemple :
Vector Search
User profiling
Context Engineering
2/ Travailler en Ă©troite collaboration avec les Ă©quipes Produit et Tech pour amener ces cas dâusage en production.
đ€Â Excellence technique et adoption de lâIA
Contribuer activement Ă Ă©lever le niveau de craft de lâĂ©quipe Data Engineering.
Promouvoir et expĂ©rimenter lâusage de lâIA dans lâĂ©quipe pour booster la productivitĂ© et la qualitĂ© du code.
Participer aux revues de code, au design dâarchitecture et aux rituels dâĂ©quipe.