Senior Data Engineer
- Télétravail, monde entier
- Senior
- Publiée il y a 3 semaines
ou postulez depuis Claude / ChatGPT / Muse
Poste de data engineer senior dans un cabinet remote-first, sur les plateformes et pipelines data des clients, principalement pour des organisations américaines.
À propos du poste
Les équipes clients ont besoin d'entrepôts, de pipelines et d'une sécurité qui tiennent la charge en conditions réelles, et ce poste pilote ce travail de bout en bout. Les ingénieurs seniors encadrent aussi leurs collègues et choisissent les outils adaptés à chaque client.
En un coup d'œil
- Salaire
- Non indiqué dans l'annonce
- Périmètre du télétravail
- Télétravail, monde entier
- Niveau
- Senior
- Compétences
- SQL, Python, Apache Spark, dbt, Snowflake, Google BigQuery, Apache Airflow, Azure Data Factory
- Publiée
- 28 sept. 2026
- Dernière vérification
- 20 oct. 2026
- Langue de l'annonce
- anglais
Vos missions
- Piloter le travail d'ingénierie data sur les missions clients, y compris les projets à fort périmètre ou très ambigus
- Concevoir les architectures data et les entrepôts, et garantir des pipelines rapides et fiables
- Mettre en place du traitement temps réel ou micro-batch pour des données à fort volume et faible latence
- Conseiller et implémenter les outils et technologies data adaptés à chaque client
- Encadrer d'autres data engineers et managers, et rejoindre parfois une équipe client pour la débloquer
Le profil recherché
- SQL et Python solides, plus un outil de traitement de données comme Spark ou dbt
- Expérience pratique d'un entrepôt cloud comme Snowflake ou BigQuery
- Expérience des outils d'orchestration comme Airflow, Azure Data Factory ou Prefect
- Anglais professionnel écrit et parlé pour travailler avec des clients basés aux États-Unis
Un plus
- Une compréhension des autres fonctions d'une équipe data, suffisante pour les expliquer à des collègues moins techniques
Comment Keywordise postule pour vous
Alex Demo
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Depuis votre CV
Oui, en télétravail complet
- Envoyée
- 09:41
- Joint
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- 2Adapté à ce posteKeywordise écrit votre CV et votre lettre de motivation pour ce poste à partir de votre expérience réelle.
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Claude
- Dans Claude, ouvrez Paramètres, puis Connecteurs, et choisissez Ajouter un connecteur personnalisé.
- Nommez-le Keywordise et collez l'URL du connecteur.
- Cliquez sur Connecter, connectez-vous à Keywordise et validez. Envoyez ensuite le prompt dans une nouvelle conversation.
https://keywordise.com/mcpVous pouvez vous déconnecter à tout moment dans les paramètres de Keywordise.
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- Dans ChatGPT, ouvrez Paramètres, puis Connecteurs. Sur les offres qui l'exigent, activez d'abord le mode développeur.
- Ajoutez un nouveau connecteur avec l'URL du connecteur et choisissez OAuth. Laissez vides l'identifiant client et le secret.
- Connectez-vous à Keywordise et validez. Envoyez ensuite le prompt dans une nouvelle conversation.
https://keywordise.com/mcpVous pouvez vous déconnecter à tout moment dans les paramètres de Keywordise.
Muse
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- Si Muse demande comment se connecter, répondez OAuth. Ouvrez le lien de connexion qu'elle envoie, connectez-vous à Keywordise et validez.
- Envoyez le prompt. Muse demande avant d'envoyer quoi que ce soit.
Ajoute un connecteur personnalisé nommé Keywordise. C'est un serveur MCP distant à l'adresse https://keywordise.com/mcp et il utilise OAuth. Donne-moi le lien de connexion.Muse n'est disponible qu'aux États-Unis pour l'instant.
Postule à l’offre Keywordise 7n5lmmtgt5Questions sur ce poste
Ce poste est-il entièrement en télétravail, et depuis où ?
Oui, l'annonce est en télétravail et n'est liée à aucun pays en particulier.
Quel est le salaire pour ce poste ?
L'annonce n'indique pas de salaire, il n'y a donc aucun chiffre à citer.
Quelle expérience faut-il ?
Niveau selon l'annonce : senior. L'annonce demande : SQL et Python solides, plus un outil de traitement de données comme Spark ou dbt; expérience pratique d'un entrepôt cloud comme Snowflake ou BigQuery; expérience des outils d'orchestration comme Airflow, Azure Data Factory ou Prefect. Compétences citées : SQL, Python, Apache Spark, dbt.
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