AI Summary

Data Engineer apprentice helping stabilize and industrialize data ingestion pipelines, working with Agate to feed the Data Lake/Warehouse while adopting modern stack (Trino/Iceberg/S3, Kubernetes).

About this role

Pionnier des ventes événementielles en ligne depuis 2001 et acteur incontournable du e-commerce en Europe, Veepee collabore avec plus de 7 000 marques pour proposer des produits à forte décote, disponibles sur une durée limitée. Présent dans de nombreux univers parmi lesquels la mode, la maison, le vin, le voyage, ou encore la beauté ... Veepee a réalisé en 2024 un chiffre d’affaires de 3,3 milliards d’euros TTC et compte 5 000 collaborateurs répartis dans 10 pays.

📄 DESCRIPTION DU POSTE

L’équipe Data Factory est responsable de la plateforme d’ingestion de données (Agate) permettant d’alimenter le Data Lake et le Data Warehouse de Veepee.

Dans un contexte de transformation stratégique (migration vers une architecture basée sur Trino / Iceberg / S3 on-prem), l’équipe renforce la fiabilité, la qualité et l’industrialisation des pipelines d’ingestion.

L’alternant(e) interviendra dans un environnement :

--> Kubernetes / VPCloud

--> Python / Java / Beam / Dataflow

--> BigQuery & nouvelle stack Trino / Iceberg

--> CI/CD (GitLab, tests automatisés)

--> Observabilité & monitoring

🎯 MISSIONS

L'alternant contribuera à la fiabilisation et à l’industrialisation de la plateforme d’ingestion de données, afin de garantir une base solide pour l’ensemble des usages Data chez Veepee.

Activité 1 : Stabilisation de la stack d’ingestion

Ajout de tests unitaires sur les pipelines existants

Amélioration de la couverture de tests

Détection des zones de fragilité

Activité 2 : Amélioration continue de la plateforme Agate

Refactoring de composants techniques

Participation à l’optimisation des performances

Contribution à la gestion des erreurs et retry

Activité 3 : Qualité & fiabilité des données

Mise en place de contrôles automatiques

Contribution aux métriques de qualité

Participation au monitoring technique

Activité 4 : Documentation & industrialisation

Rédaction de README techniques

Formalisation des bonnes pratiques

Aide à la standardisation des nouveaux pipelines

Activité 5 : Participation aux projets stratégiques

Contribution au double run (BigQuery ↔ nouvelle stack)

Support aux équipes Data Governance / Science / Analytics

👉 PRÉ REQUIS

🎓 Formation

Bac +3 à Bac +5 en informatique / data / école d’ingénieur

💻 Compétences techniques

Bases solides en Python & Java

Compréhension des APIs et pipelines de données

Notions SQL

Intérêt pour les architectures data modernes

🌍 Langues

Anglais technique

🤝 Compétences comportementales

Rigueur

Curiosité technique

Envie d’apprendre

Esprit collaboratif

👉 LE PETIT PLUS

Connaissance de Kubernetes

Notions de CI/CD

Expérience avec Airflow / Beam / Spark

Sensibilité à la qualité logicielle

✅ AVANTAGES

👉Prime variable

👉Participation & intéressement

👉Télétravail possible jusqu'à 2 jours/semaine

👉Plate-forme d'apprentissage des langues en ligne

👉CSE et ses avantages

👉Chèques CESU et chèques vacances

👉Accès à une restauration d'entreprise et des frigos connectés

👉Accès à la Salle de sport

❓ EN SAVOIR PLUS SUR L'ÉQUIPE

L’équipe Data Factory fait partie de la Data Platform.

Elle travaille en étroite collaboration avec :

Data Governance

Data Core

Data Science

Analytics

⚙️PROCESSUS DE RECRUTEMENT

1️⃣ Entretien RH

2️⃣ Entretien technique (Data Factory)

3️⃣ Cas pratique léger (optionnel)

4️⃣ Entretien manager

Skills

AirflowAPIsBeamBigQueryCI/CDCI/CD TestsDataflowData ProcessingDocumentationGitLabIcebergJavaKubernetesMonitoringPipelinesPythonREADMEsSparkSQLTrino

Alternance - Data Engineer H/F/X

About this role

📄 DESCRIPTION DU POSTE

🎯 MISSIONS

👉 PRÉ REQUIS

👉 LE PETIT PLUS

✅ AVANTAGES

❓ EN SAVOIR PLUS SUR L'ÉQUIPE

⚙️PROCESSUS DE RECRUTEMENT

Skills

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