Data Engineer h/f

La Data chez ENSO

Nos logiciels équipent des milliers d’agences d’intérim, et leurs données racontent chaque jour le marché de l’emploi.

Notre pari : une team Data où les agents IA font le travail répétitif, et où les humains conçoivent, supervisent et améliorent. Pipelines, tests, corrections, surveillance : nous voulons que nos agents s’en chargent, de façon fiable et industrialisée.

Vous rejoignez l’équipe Data d’ENSO : deux personnes, vous et votre Lead Data. Dans une équipe à taille humaine, votre avis compte. Vous ne rejoignez pas un projet déjà figé : vous participez à le construire.

La data chez ENSO, c’est trois chantiers : des produits d’analytics pour nos clients (consulter leurs données, faire des projections) ; de la prédiction d’activité directement dans nos produits, via un assistant IA ; le pilotage interne d’ENSO par des agents d’analytics au service des collaborateurs.

Ce que vous ferez

• Construire des agents qui produisent : ils écrivent les pipelines, lancent les tests et corrigent ce qui casse.

• Créer des agents de surveillance qui détectent une anomalie, en trouvent la cause et alertent la bonne personne.

• Définir clairement les tâches confiées aux agents, et mesurer la qualité de leur travail.

• Mettre à disposition des datamarts pour les KPI de nos clients : des indicateurs fiables, prêts à être exploités dans nos produits.

• Alimenter l’IA et le prédictif de nos produits : préparer des données historiques fiables, construire les indicateurs dont les modèles ont besoin, et surveiller leur qualité, avec les équipes Produit et Dev.

• Bâtir un système agentique qui prépare et opère les flux de migration de données de notre ERP historique vers notre nouvel ERP SaaS.

• Proposer vos idées : chaque tâche répétitive est un candidat pour un nouvel agent.

Profil recherchéUne tête bien faite plutôt qu’un CV chargé. Idéalement 2 ans d’expérience en Data Engineering suffisent, alternance et stages compris. Notre stack et le métier de l’intérim s’apprennent chez nous.

Compétences clésPython et SQL solides.Data Engineering : pipelines, transformations, contrôle de la qualité des données.Cloud, idéalement AWS. Un orchestrateur comme Airflow est un plus.Bonnes pratiques : Git, tests, code maintenable.IA agentique : vous avez déjà construit ou utilisé des agents (agents de code, LLM, MCP), ou vous en mourez d’envie.Bonus : PostgreSQL, un outil de BI comme Metabase, une première expérience de migration de données.

Qualités humainesCuriosité pour l’IA agentique : vous testez, vous comparez, vous partagez ce qui marche.Appétence produit et métier : vous voulez comprendre à quoi servent les données, pas seulement les traiter.Rigueur : vous savez décrire une tâche clairement et vérifier un résultat.Esprit critique : vous challengez une spécification, une règle métier ou la réponse d’un agent.Relationnel et autonomie : vous avancez à l’aise entre plusieurs équipes.