- Страна
- Франция
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Data Engineer
Отличная вакансия с сильным социальным подтекстом (экология), современным стеком (MLOps, AWS) и привлекательным пакетом бонусов (BSPCE, RTT, офис в центре Парижа). Высокий балл за баланс технологий и миссии компании.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний в области MLOps и облачных инфраструктур (AWS/GCP), а также более 5 лет опыта. Высокая планка ответственности за критические производственные пайплайны и автономность делают позицию сложной.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Engineer в Париже рыночные показатели стабильно высоки. Предлагаемый пакет с опционами (BSPCE) и бонусами RTT является стандартным и привлекательным для французского рынка технологий.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в vizzia уже сейчас
Присоединяйтесь к Vizzia, чтобы создавать высокотехнологичные решения для защиты экологии и развивать современные Data-пайплайны!
Описание вакансии
🎯 Mission
Vizzia develops technology solutions with strong societal impact, combining artificial intelligence and field observation to better understand and manage environmental challenges.
We are looking for a Senior Data Engineer to optimize, secure, and industrialize the data pipelines powering our AI products. Your role is critical: you ensure the quality, availability, and performance of the data used daily by AI, Product, and DevOps teams.
🛠 Responsibilities
- Design, develop, and maintain robust, automated, and scalable data pipelines.
- Ensure data quality, security, and reliability throughout the entire data lifecycle.
- Define and maintain infrastructure as code for data-related services.
- Build and maintain dashboards, monitoring tools, and reports for internal teams.
- Work closely with Data Science, DevOps, and Product teams to ensure data consistency and value.
- Monitor and optimize performance using observability tools (Datadog, Grafana, Prometheus).
✅ Profile
Technical skills
- Master’s degree (or equivalent) in computer science, data engineering, or AI.
- 5+ years of experience in Data Engineering, ideally in cloud and AI-driven environments.
- Excellent command of Python and software engineering best practices (testing, versioning, packaging).
- Strong knowledge of SQL and NoSQL databases (PostgreSQL, DynamoDB).
- Solid experience with workflow automation (Airflow, GitHub Actions, GitLab CI/CD).
- Strong understanding of MLOps concepts, data integration into ML workflows, monitoring, and deployment.
- Cloud experience on AWS or GCP (S3, Lambda, RDS, Step Functions).
- Knowledge of Docker and containerized environments.
Soft skills
- Strong technical rigor and constant focus on quality.
- High level of autonomy and ability to own a broad scope.
- Clear, structured communication with a collaborative mindset.
- Ability to work with cross-functional teams.
- Analytical mindset and attention to detail.
⭐ What Will Make the Difference
- Proven experience running critical production data pipelines.
- Advanced practice of data observability (logs, metrics, alerting).
- Open-source contributions in the data or ML ecosystem.
- Proactive approach to continuous improvement of data workflows and environments.
- Sensitivity to the environmental or societal impact of technology.
🧰 Tech Stack
- Languages: Python
- Databases: PostgreSQL, DynamoDB
- Pipelines: GitHub Actions
- Cloud: AWS (S3, Lambda, RDS, Step Functions), GCP
- Containerization: Docker
- Observability: Datadog, Grafana, Prometheus
- MLOps: MLflow, SageMaker
Benefits
🏡 Hybrid work
🏝 “Contrat cadre” and RTT (between 8-12 per year depending on the number of public holidays in the current year)
💻 A Mac or PC depending on your preferences
💸 BSPCE
🍜 60% coverage of meal vouchers worth €9 per worked day
🚃/🚲 Sustainable mobility allowance
🏥 Mutuelle (Alan)
💼 Offices located in central Paris (9th arrondissement)
☀️ Annual offsite with the whole team and plenty of company events
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- AWS
- Python
- SQL
- GitHub Actions
- Prometheus
- Grafana
- PostgreSQL
- MLOps
- Google Cloud Platform
- Docker
- Airflow
- DynamoDB
- AWS Lambda
- MLflow
- GitLab CI/CD
- S3
- Datadog
- Amazon SageMaker
- AWS RDS
- AWS Step Functions
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с облачными сервисами, указанными в стеке.
Расскажите о вашем опыте проектирования серверных (serverless) пайплайнов с использованием AWS Lambda и Step Functions. С какими ограничениями вы сталкивались?
Вакансия делает упор на MLOps.
Как вы организуете мониторинг качества данных (data drift) в реальном времени для моделей машинного обучения?
Важно понимание процессов автоматизации.
Опишите ваш подход к реализации CI/CD для инфраструктуры данных. Какие инструменты вы предпочитаете для IaC?
Проверка навыков работы с базами данных.
В каких случаях вы выберете DynamoDB вместо PostgreSQL для хранения данных в ваших пайплайнах?
Оценка софт-скиллов и автономности.
Приведите пример, когда вы самостоятельно выявили и устранили узкое место в производительности данных, которое влияло на конечный продукт.
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Аналитик данных (финтех)
Data Analyst
SENIOR АНАЛИТИК (КХД / DWH)
Senior Data Analyst
Разработчик хранилищ данных (Senior)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Франция