🚀 Qui sommes-nous ?
SFEIR, c’est une communauté de 900 techs passionné·e·s en France, Belgique et Luxembourg.
Notre mission : aider nos clients à imaginer, concevoir et déployer des solutions modernes, web & mobile, cloud & data, IA, API & microservices.
Et Bordeaux dans tout ça ?
Créée en 2019 et animée par Nicolas Misiak, l’agence bordelaise c’est :
- 19 consultantes et consultants qui se connaissent toutes et tous
- Deux managers techniques qui comprennent ton métier : Gaëtan et Julien
- Une dizaine de clients actifs en local et une centaine au niveau du groupe
- Des événements internes et organisés chaque mois (afterworks, Meetup, formations)
- Une communauté active : une cinquantaine de conférences externes données en 2024 (BDX I/O, Devoxx, Meetup…)
- Des locaux dans le centre de Bordeaux, à 5 minutes de la place de la Bourse !
Ce qui fait notre force
- Une culture Digital Native : agilité, rapidité, autonomie et une vraie passion pour l’Open Source.
- Une stratégie pensée par et pour les techs : chaque sfeirian est accompagné par un·e Engineering Manager, consultant·e comme toi, pour trouver les missions les plus adaptées et progresser en continu.
- Des partenaires de référence : nous collaborons avec les grands acteurs du cloud (Google, AWS, Azure), de la data (Databricks, dbt, Snowflake) et de l’infra (Linux Foundation, GitLab).
- Un vrai terrain de formation : avec le SFEIR Institute et la SFEIR School, nous formons aussi bien nos clients que nos propres équipes, pour grandir ensemble et rester à la pointe.
- Une communauté active : présente sur de nombreux événements tech, nationaux et régionaux (DevFest, BDX I/O, meetups…), on aime partager, apprendre et faire rayonner la culture tech.
Ton rôle : Data Engineer chez SFEIR
Ton expertise data sera mise en valeur à travers différentes missions :
- Concevoir et déployer des architectures data modernes (ex. Snowflake + DBT)
- Participer aux choix technologiques et garantir les bonnes pratiques (CI/CD, tests, perf)
- Accompagner et former les Data Engineers de ton équipe
- Contribuer à des démarches FinOps pour optimiser les coûts cloud
- Partager ton savoir via formations, talks, meetups
Bref, tu pourras exprimer ton expertise data tout en préparant la suite de ta carrière dans un domaine en constante évolution.
Comment on t’accompagne :
- Un suivi régulier avec ton·a manager (tech comme toi)
- Des formations & certification adaptées à ton parcours
- Le choix de tes missions, et la liberté d’en changer
- L’opportunité de travailler au plus près de l’IA (avec RAISE, notre plateforme d’IA générative)
Chez SFEIR, ton évolution peut être verticale ou horizontale :
- Devenir Data Architect ou explorer une autre spécialité
- Devenir formateur·rice, speaker, évaluateur·rice en recrutement
- Évoluer vers des rôles d’Engineering Manager ou Staff Engineer
Présentiel ou télé-travail ?
Les deux, capitaine ! La plupart de nos clients sont en mode hybride.
Le classique, c’est 3 jours / 2 jours.
✨ La suite en toute simplicité :
- Tu postules → notre équipe recrutement reçoit ton CV.
- On t’appelle pour un échange rapide (15 min).
- Un entretien RH pour mieux comprendre ton parcours et tes envies.
- Si ça matche, place aux PlayOffs : un moment d’échange avec 3 Sfeirians autour d’exercices pratiques (algo, Python/SQL, data). C’est aussi l’occasion pour toi de découvrir notre culture et nos projets.
Ensuite :
Tu reçois un feedback clair et constructif.
Et si tout colle, tu rencontres Claire K/OURIO pour parler vision, clients et opportunités, avant la proposition.
Chez SFEIR, on mise sur la confiance, l’inclusion et la bonne humeur. #LInclusionEstUneForce
Compétences techniques attendues
- Maîtrise des architectures data modernes, avec une approche orientée performance et scalabilité.
- ETL/ELT : excellente connaissance de DBT et Snowflake (obligatoire), ou à défaut Airflow.
- Langages : maîtrise avancée de SQL et bonne pratique de Python, Scala ou Java pour le traitement de la donnée.
- Data pipelines : conception, automatisation, monitoring et optimisation des flux de données.
- CI/CD et tests automatisés pour garantir la qualité et la fiabilité des déploiements.
- Cloud : bonne connaissance de AWS, GCP ou Azure ; la compréhension des pratiques FinOps est un plus.
Expérience et savoir-faire
- Minimum 5 ans d’expérience en data engineering, idéalement dans des environnements à forte volumétrie et à enjeux métiers.
- Participation active à la conception et au déploiement de solutions data complexes.
- Maîtrise des bonnes pratiques, des standards de qualité et des processus d’industrialisation de la donnée.
- Capacité à travailler en collaboration avec des data scientists, analystes et équipes produit.