Data Engineer (H/F)
GoMind est une société de conseil en innovation, avec un état d’esprit 100 % Numérique Responsable.
Nous répondons généralement sous 3 jours
À propos de GoMind 🌱
Notre cœur de métier consiste à concevoir et développer des produits et plateformes numériques plus simples, plus fiables et mieux exploités.
Nous accompagnons nos clients à travers plusieurs offres complémentaires :
GoScale : notre activité de conseil, pour structurer des organisations data & tech solides,
GoLab : une approche hybride pour expérimenter, prototyper et construire des plateformes à impact,
GoVersity : notre centre de formation dédié à la montée en compétences sur la tech, la data, le craft et le Numérique Responsable.
Dans ce contexte, nous recrutons un·e Data Engineer confirmé·e pour intervenir chez nos clients et contribuer à la construction de plateformes data modernes, robustes et observables.
Être Data Engineer chez GoMind
Être Data Engineer chez GoMind, ce n’est pas juste déplacer de la donnée.
C’est un rôle clé, au croisement de trois enjeux :
Fiabilité : des pipelines stables, traçables et monitorés.
Scalabilité : des plateformes capables de grandir avec les usages.
Exploitation : une donnée accessible, compréhensible et utile.
👉 Ton rôle : fiabiliser et structurer l’accès à la donnée, tout en accompagnant les équipes dans l’adoption de bonnes pratiques data durables.
Ce qu’on attend de toi
Construire des plateformes data robustes et bien pensées.
Concrètement :
Mettre en place des pipelines d’ingestion de données (ELT / ETL, batch et streaming).
Améliorer la qualité, la traçabilité et la disponibilité des données.
Gérer et modéliser les données en bases SQL ou NoSQL.
Concevoir et mettre en œuvre des socles data orientés domains (data domains).
Participer à la définition et à l’application des standards de développement et des bonnes pratiques GoMind.
Travailler sur des plateformes data on-premise et cloud.
Mettre en place des mécanismes d’observabilité data (monitoring, alerting, lineage).
Au quotidien, on attend aussi :
Une forte exigence sur la qualité des données.
Une capacité à documenter et partager.
Une posture de collaboration et de transmission.
Ce que tu gagnes en rejoignant GoMind
Une vraie culture data & craft.
Des contextes variés : data platforms, streaming, modernisation SI.
Des sujets actuels : data observability, data mesh, performance, Numérique Responsable.
Un cadre qui favorise la montée en compétences (GoVersity, formations, communautés).
Un environnement où l’impact data est concret et mesurable.
Compétences techniques
Ingestion et transformation de données (ELT / ETL, batch & streaming).
Data modeling et conception de datasets.
Observabilité data (qualité, monitoring, traçabilité).
Écosystème data : Spark, Kafka, NiFi (ou équivalents).
Plateformes data on-premise et cloud.
Soft skills
Rigueur et sens de la qualité.
Esprit collaboratif et capacité à travailler en équipe.
Goût pour la transmission, le partage et l’amélioration continue.
Rémunération
👉 Fixe : à définir selon profil
Autres avantages :
Mutuelle prise à 100%
CSE avec une cagnotte mensuelle alimentée par GoMind
Formations
Plan d’intéressement (PEI + PERCOLI) avec abondement à 200%
Profil recherché
4 ans d’expérience minimum en Data Engineering.
Data Engineer confirmé·e, orienté·e qualité et fiabilité.
À l’aise avec les pipelines, la modélisation et l’observabilité.
Curieux·se, structuré·e et motivé·e par des environnements data exigeants.
🚨 Avant de postuler, ce qu’il faut retenir :
Ce poste s’adresse à des profils qui aiment construire des plateformes data solides.
Si tu apprécies la donnée bien modélisée, traçable et exploitable, tu vas t’épanouir.
Si tu cherches un rôle purement exécutif, ce n’est pas le bon cadre.
Poste à pourvoir en Île-de-France uniquement
- Localisations
- Île-de-France
- Statut à distance
- Hybride
Collègues
À propos de GoMind
GoMind accompagne les équipes techniques dans la création et la livraison d’applications éthiques, durables et performantes grâce au Green IT. Notre modèle repose sur la transparence, la responsabilité partagée et l’accompagnement personnalisé.