Staff Data Engineer, Ads

7 ans ou plus d'expérience pratique en écriture de code de production et en architecture de pipelines de données pour des volumes élevés de données consommateurs dans le domaine de la technologie publicitaire (livraison, classement, ciblage, identité, mesure de conversion). Expertise approfondie en ingénierie des données publicitaires numériques, notamment en livraison de publicités, mesure de conversion, pipelines d'attribution ou infrastructure de données pour les fonctionnalités de ML. Expérience avec les données de conversion et les API, les intégrations MMP (Mobile Measurement Partner), ou l'infrastructure de graphe d'identité est fortement valorisée. Expérience démontrée dans la construction de modèles de données en environnement *greenfield* ou *0-to-1*, où les exigences changent fréquemment et les décisions architecturales sont prises avec des informations incomplètes. Maîtrise experte de SQL et Python. Capacité à concevoir des modèles de données performants et maintenables, ainsi qu'à écrire du code de pipeline de qualité production. Expérience préférée en construction d'infrastructures de pipelines en temps quasi réel ou en streaming (ex: Kafka, Spark Streaming). Expérience prouvée en audits de qualité des données, systèmes de surveillance et détection automatisée d'anomalies pour des jeux de données à très grande échelle (milliards de lignes). Capacité à identifier de manière indépendante les lacunes dans l'infrastructure de données et à concevoir des solutions canoniques pour toute l'organisation. Excellentes compétences en communication technique et en narration data-driven pour aligner et influencer les parties prenantes techniques et non techniques. Esprit collaboratif et expérience dans la construction de relations de travail de confiance avec les équipes Data Science, ML Engineering et Produit.