Data Engineer
Manager Data
Paris
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Qui sommes-nous ? đ
Caprikorn est une startup SaaS nĂ©e au sein du groupe Joul, sociĂ©tĂ© sĆur d'Ekwateur, 6Ăšme fournisseur d'Ă©nergie en France, certifiĂ© B Corp et entreprise Ă mission depuis 2021.
Notre mission : permettre à n'importe quel acteur (fournisseur d'énergie existant ou nouvel entrant) de gérer et opérer son activité énergétique grùce à une plateforme SaaS modulaire et flexible. De la gestion des ventes à la facturation, en passant par le suivi de la consommation et la fidélisation client, nous couvrons toute la chaßne de valeur de la fourniture d'énergie.
Pourquoi ce poste existe đ±
- Contexte :
Nos activités Data sont multi-facettes : engineering, analyse, qualité et gouvernance. Elles servent plusieurs structures (Joul, Ekwateur, Caprikorn et ses clients). Suite au départ de Neil, nous cherchons notre futur leader pour coordonner cette complexité. - Opportunité business :
Vous serez le moteur de l'accélération de notre plateforme Data SaaS. Votre rÎle est crucial pour transformer la donnée en produit, notamment via le déploiement du "Self BI" et l'accompagnement de nos clients externes.
Votre impact đŻ
Propulser la stratégie Data de Caprikorn en transformant la donnée en un levier de croissance autonome, actionnable et accessible pour tous les clients de notre plateforme SaaS.
Ă propos de l'Ă©quipe Data đ€
L'équipe est composée de
2 Data Engineers
et
4 Data Analysts
. Vous rejoignez une entreprise Tech de 70 personnes passionnées par la construction de l'
Operating System (OS)
des fournisseurs d'énergie : une plateforme logicielle complÚte qui orchestre toute leur activité métier.
- Manager direct :
Emilien Rayon (CEO) - Notre façon de travailler :
- đ€
Collaboration & Co-construction :
Travail Ă©troit avec les pĂŽles mĂ©tier pour aligner la data sur les besoins rĂ©els des clients. - đ
Data-driven :
Une culture de la dĂ©cision basĂ©e sur des faits et des chiffres. - đ ïž
Stack technique moderne :
Nous nous appuyons sur des outils de pointe pour garantir scalabilité et performance :
Snowflake
pour le stockage,
dbt
pour la transformation,
Airflow
pour l'orchestration et
Omni
pour la dataviz de nouvelle gĂ©nĂ©ration. - đïž
BĂątisseur :
Esprit entrepreneurial pour structurer une offre data "from scratch" pour nos clients SaaS.
Votre quotidien đ
Missions principales :
- Management & Leadership :
Encadrer, faire grandir et animer l'équipe. Vous définissez les rituels et assurez la montée en compétences vers l'Analytics Engineering. - Architecture & Vision SaaS :
Concevoir et structurer les datamarts multi-tenants. Vous déterminez comment exposer les données de maniÚre sécurisée et performante pour nos clients externes. - Innovation Self-BI :
Piloter l'implémentation d'
Omni
et l'intégration des LLM pour permettre aux utilisateurs business de créer leurs propres analyses en langage naturel. - Gouvernance & Qualité :
Garantir la fiabilité des données et la cohérence des indicateurs (KPIs standards) à travers tous les modules de la plateforme. - Optimisation :
Piloter les coûts d'infrastructure Cloud et Snowflake pour assurer la rentabilité du modÚle SaaS.
Une semaine type :
- đ
Lundi :
Sync avec l'Ă©quipe pour prioriser les sprints et lever les points de blocage. - đïž
Mardi :
Atelier d'architecture sur l'exposition des donnĂ©es pour un nouveau client. - đ€
Mercredi :
Session de travail sur l'intĂ©gration des LLM dans nos outils de Dataviz. - đ
Jeudi :
Revue des KPIs de performance de la plateforme et optimisation des coĂ»ts. - đ€
Vendredi :
Point 1:1 avec vos collaborateurs et échanges stratégiques avec Emilien.
Vos objectifs des 90 premiers jours đ
- Immersion :
Comprendre l'architecture actuelle et définir le fonctionnement opérationnel de l'équipe. - Trajectoire :
Valider et lancer la transition des rĂŽles vers l'Analytics Engineering. - Roadmap SaaS :
Présenter un plan clair (architecture, offre, KPIs standards) pour l'exposition de la data aux clients.
Vos compĂ©tences đ
Indispensables :
- Expertise Data :
+7 ans d'expérience avec un solide background en
Data Engineering
. - Management :
Au moins 2 ans d'expérience réussie dans l'encadrement d'une équipe. - Collaboration :
Capacité clé à travailler en transverse avec les autres pÎles (Tech, Produit, Sales). - Vision Produit :
Capacité à transformer des données complexes en produits simples pour des clients externes. - Soft Skills :
Leadership, assertivité et pragmatisme.
Serait un plus :
- Connaissance des enjeux spécifiques au secteur de l'énergie.
- Appétence pour l'IA générative appliquée à la Data.
Ce que vous apprendrez đ
- Expertise Ănergie :
Maßtriser les flux de données complexes d'un marché en pleine mutation. - Scale SaaS :
Apprendre à packager une offre Data pour des clients externes à grande échelle. - AI-First Analytics :
Ătre aux premiĂšres loges de la transformation des mĂ©tiers de la data par les LLM.
RĂ©munĂ©ration et avantages âš
- Salaire :
75k⏠- 85k⏠fixe + variable. - Organisation du travail :
Hybride (2 jours de télétravail, 3 jours en présentiel). - Avantages Groupe (Joul) :
- đ©ș
Alan :
Couverture santĂ© Ă 100%. - đŽ
Swile :
Titres-restaurant. - đČ
Mobilité :
Forfait mobilitĂ© durable. - đš
Sport & Culture :
Budget de 50âŹ/mois pour vos loisirs. - Le "Plus" du poste :
Vous construisez l'OS Data d'une startup en pleine accĂ©lĂ©ration au sein d'un groupe solide. - Ăquipement :
Mac ou PC.
Notre engagement pour une Ă©quipe plus diverse đ
Chez Caprikorn, nous sommes convaincu·e·s que la diversité est une force. Nous étudions toutes les candidatures sans distinction de genre, d'origine, de handicap, d'ùge ou d'orientation sexuelle. Seules vos compétences et votre motivation comptent.
Processus de recrutement âïž
- Screening (30 min ou souvent plus) :
Ăchange avec Nathan Larose, Responsable recrutement ; - Entretien Manager (1h) :
Discussion avec Emilien Rayon, CEO Caprikorn ; - Test Technique :
Ăvaluation Data Engineering avec nos experts ; - Entretien Management :
Rencontre avec les équipes RH pour évaluer vos compétences managériales ; - Culture Fit :
Moment d'échange avec l'équipe.
Temps total estimé : 3 à 4 semaines.
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