EatClub est une entreprise australienne de technologies de l’alimentation et des boissons qui exploite une application grand public et une marketplace proposant des réductions dans les restaurants et pour les plats à emporter. Sa plateforme met les utilisateurs en relation avec des offres limitées dans le temps proposées par des restaurants et des bars, notamment pour les repas pris tôt, aux heures de pointe et en fin de service, les économies étant appliquées au moyen d’une Mastercard prépayée numérique EatClub. Les utilisateurs peuvent découvrir des offres, effectuer des réservations et commander à emporter, tandis que les établissements partenaires utilisent le service pour remplir leur capacité disponible et générer des revenus plus prévisibles. EatClub associe technologie de marketplace, tarification dynamique, réservations, commandes et paiements intégrés au sein d’une même plateforme au service du secteur de l’hôtellerie-restauration australien.
Ingénieur de plateforme de données – Hybride en Australie
Construisez et exploitez le lakehouse Databricks et les pipelines de données fiables d’EatClub. Votre travail soutiendra l’analytique, la science des données, la gouvernance et de meilleures décisions au sein d’une entreprise de technologie pour la restauration en pleine croissance.
Description
- Développer et exploiter l’ingestion de la couche bronze à l’aide d’intégrations de sources, de flux CDC et d’API tierces
- Gérer les évolutions de schéma, les rechargements historiques et les rejouements de données
- Prendre en charge l’orchestration, notamment les planifications, les dépendances, les nouvelles tentatives, les alertes et les SLA des jeux de données
- Renforcer la CI/CD grâce au développement basé sur trunk, à la validation des pull requests, aux contrôles de déploiement et à la promotion cohérente entre les environnements
- Administrer la gouvernance de la plateforme au moyen des autorisations, du lignage, des balises, des contrôles au niveau des lignes et des colonnes et du partage externe sécurisé
- Améliorer les coûts et le débit en dimensionnant correctement les entrepôts et les clusters et en optimisant le partitionnement, le clustering et le traitement incrémental
- Créer des contrôles de qualité et d’observabilité des données pour la fraîcheur, le volume et le schéma, avec des alertes d’échec et une analyse des causes profondes
- Permettre aux analystes et aux scientifiques des données d’utiliser la plateforme de manière autonome
- Collaborer avec les équipes d’analytique et de science des données qui dépendent de la plateforme pour leurs modèles et tableaux de bord
- Utiliser des outils d’IA pour accélérer le développement, les tests, les migrations et la revue de code
Exigences
- Capacité démontrée à écrire et à optimiser du SQL pour des produits à l’échelle commerciale
- Maîtrise avancée de Python
- Expérience pratique de la création et de l’exploitation de pipelines de données de production sur des plateformes de données cloud
- Expérience des outils d’orchestration et de planification tels que Databricks Workflows, Airflow, Dagster ou des systèmes comparables
- Expérience dans le diagnostic et la récupération de tâches nocturnes ayant échoué
- Expérience de l’ingestion efficace de données depuis des API internes et des outils tiers, tout en préservant une intégrité stricte
- Solide base en Git, CI/CD, développement basé sur trunk, tests et autres pratiques d’ingénierie logicielle
- Aisance dans un modèle de développement axé sur l’IA utilisant Claude Code, des flux de travail agentiques et l’IA tout au long du cycle quotidien de développement
- Une expérience de Databricks et de dbt Core est un atout
- Une connaissance d’AWS est un atout
- Une expérience de l’optimisation des coûts et des performances de Spark ou Databricks, notamment du partitionnement, du liquid clustering et du dimensionnement des entrepôts, est un atout
- Une expérience du streaming ou du CDC avec des technologies telles que Structured Streaming, Debezium ou Delta Live Tables est un atout
- Une expérience de l’application de pratiques de qualité, de sécurité et de documentation des données est un atout
- Une expérience de la conduite d’expérimentations avec l’IA et les LLM est un atout
Avantages
- Réductions pour le personnel et bons de restauration utilisables via EatClub
- Bon facultatif de 5 $ pour les nouveaux utilisateurs d’EatClub avec le code ECAPPLY5 ; la participation n’a aucune incidence sur le processus de candidature ou d’entretien
- Environnement axé sur l’IA avec Claude Code via Anthropic Enterprise, ainsi que des flux de travail agentiques et asynchrones
- Possibilité de contribuer à une plateforme lakehouse Databricks
- Petite équipe avec des responsabilités étendues et un fort impact
- Livraison rapide soutenue par des retours hebdomadaires