Senior Data Engineer

Êtes-vous prêt à faire partie de la plateforme de gestion de travail la plus puissante de l'industrie ? Chez Wrike, nous nous consacrons à aider les équipes et les organisations à collaborer, créer et exceller chaque jour. En regroupant tout le monde et tout le travail en un seul endroit, nous visons à éliminer la complexité, augmenter la productivité et permettre aux gens de se concentrer sur les tâches qui comptent vraiment.

Notre objectif est simple : créer un monde où chacun est libre de se concentrer sur son travail le plus important, ensemble. Nous vous invitons à nous rejoindre dans ce voyage.

Chez Wrike, nous croyons que le travail doit être à la fois stimulant et agréable. En tant qu'entreprise en pleine croissance, nous offrons d'excellentes opportunités de développement professionnel. Notre équipe talentueuse et énergique est intelligente, passionnée, amicale et professionnelle. Si vous partagez ces qualités, nous voulons avoir de vos nouvelles.

Nous recherchons un Ingénieur Data Senior pour construire et maintenir une infrastructure de données fiable et évolutive. Ce rôle implique de concevoir et maintenir des sources de données propres pour l'analyse commerciale. Vous conceptualiserez, concevrez et développerez des pipelines de données et des services, contribuant à notre plateforme de données comme un atout stratégique qui nourrit les décisions commerciales à travers Wrike.

• Posséder des actifs de données et des pipelines qui fournissent des insights exploitables sur le comportement des clients, la performance des produits, les stratégies GTM et autres fonctions commerciales clés.
• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données évolutifs et des transformations utilisant des données de divers systèmes d'ingénierie et commerciaux (par exemple, Salesforce/CPQ, NetSuite, Marketo).
• Collaborer avec des analystes pour améliorer les modèles de données qui alimentent les outils d'intelligence d'affaires, augmentant l'accessibilité des données et favorisant l'adoption de décisions basées sur les données.
• Déployer des modèles de ML avec les équipes Data Science selon les meilleures pratiques du cycle de vie du ML, et améliorer notre infrastructure d'IA.
• Mettre en œuvre des processus pour gérer la qualité des données, assurant que les données de production sont exactes et respectent les SLA.

• 7+ années d'expérience dans la construction et la maintenance de pipelines de données dans des environnements à forte densité de données.
• Forte maîtrise de Python et connaissance avancée de SQL.
• Expérience approfondie avec des solutions d'entreposage de données (BigQuery, Redshift, Snowflake, Vertica).
• Expérience avec des outils d'orchestration de pipelines de données (Airflow, Dagster, Prefect).
• Confiance dans l'utilisation de Git, CI/CD et la containerisation.
• Expérience avec Google Cloud Platform ou AWS et l'architecture de bases de données.

• Expérience avec des intégrations majeures de vendeurs B2B (par exemple, Salesforce/CPQ, NetSuite, Marketo).
• Bonne compréhension des techniques de modélisation des données.
• Connaissance des bibliothèques de données Python (Pandas, SciPy, NumPy, Sci-Kit Learn, TensorFlow, PyTorch).
• Expérience avec des outils de qualité des données, de surveillance et d'alertes.
• Familiarité avec les technologies de streaming de données (Google Pub/Sub, Apache Kafka, Spark Streaming).
• Expérience dans la construction de solutions analytiques dans un environnement SaaS B2B.
• Expérience de collaboration avec les équipes go-to-market, ventes, réussite client et marketing.

• Excellente communication et attitude collaborative.
• Capacité de travailler dans des équipes distribuées, multifonctionnelles et multinationales.
• Capacité d'articuler des points de vue et de favoriser un environnement d'équipe amusant et productif.

• 25 jours de congés.
• Bonus pour la cafétéria (Benefit Plus).
• Bons de repas (220CZK/jour de travail).
• Indemnisation des