Data Engineer

Ia ora na cher(e) candidat(e)  🌺

Tout d'abord, qui sommes-nous ? 🧑‍💻

Tahiti Numérique est une entreprise du digital basée à Papeete (Polynésie Française). Nos bureaux sont situés non loin du centre-ville, dans un bel immeuble avec une magnifique vue montagne et mer.

Dans le cadre de son développement, Tahiti Numérique recrute un DATA ENGINEER

MISSIONS PRINCIPALES  🎯

• Participer aux ateliers de recueil des besoins avec les équipes métier et DSI.
• Élaborer le modèle de données décisionnel (ODS, DW, datamarts, référentiels).
• Concevoir et développer des tableaux de bord (PowerBI, ....) en lien avec les spécifications fonctionnelles.
• Développer des flux ETL pour l’extraction, la transformation et le chargement des données.
• Utiliser les outils ETL Talend, Talaxie, Dbt ou développer directement en Python
• Appliquer les règles de qualité des données (typage, filtrage, historisation, conformité RGPD).
• Documenter les traitements, les modèles et les indicateurs dans les outils collaboratifs.
• Contribuer à la maintenance corrective et évolutive des solutions livrées.
• Utiliser des outils et API IA (Claude Code, LLM, CursorAI...).

PROFIL RECHERCHE🎯

Formation 🎓 & Expérience

• Bac+5 en informatique, data engineering ou équivalent.
• Minimum 3-5 ans d’expérience sur des projets Data, BI ou décisionnels complexes.
• Expérience confirmée dans la mise en œuvre de projets décisionnels ou data.

Compétences techniques

• Modélisation de données pour la BI
• Bases de données : PostgreSQL, SQL Server.
• Développement de flux ETL : Talend, Talaxie, Python, IA
• IA appliquée aux projets data et BI : maîtrise d’outils d’assistance et d’automatisation (LoveAble, CursorAI, ClaudeAI, ChatGPT, GitHub Copilot, outils d’IA générative dédiés à la data)
• IA & Training Models : entraînement de modèles (fine-tuning, modèles sur mesure, RAG, optimisation des prompts, préparation et gouvernance des datasets d’entraînement, pipelines MLOps de base)
• Documentation et gouvernance
• Respect des bonnes pratiques RGPD (anonymisation, pseudonymisation, traçabilité).

Savoir-être

• Rigueur technique et capacité d’analyse
• Autonomie, esprit d’initiative, écoute
• Aisance relationnelle avec les équipes métier et techniques
• Capacité à travailler en mode projet agile
• Qualités rédactionnelles et de documentation

Livrables types

• Maquettes fonctionnelles et modèles de données
• Scripts ETL documentés (Talend, Talaxie, Python)
• Dictionnaire des indicateurs et documentation projet
• Rapports de suivi d’anomalies et correctifs