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Ingénieur Logiciel - Tarification - H/F - CDI (H/F)
ARAMIS · Val-de-Marne, France
About The Role
Notre objectif : construire une plateforme de tarification unifiée pour le Groupe au cours de l'année à venir.
En tant qu'Ingénieur Logiciel, vous concevrez, développerez et exploiterez des composants backend et data clés qui permettent à Aramis Group de sourcer et d'acheter les meilleures voitures au meilleur prix, à grande échelle et dans plusieurs pays.
Vous rejoindrez une équipe internationale et multidisciplinaire dédiée à la tarification, travaillant sur une architecture de pointe, déployée directement en production par l'équipe grâce à la CI/CD.
Concrètement, vous serez amené à
- Maintenir et développer le Market Observer, notre plateforme de collecte de données marché multi-pays
- Concevoir et implémenter des crawlers web internes pour les sites de petites annonces automobiles à travers l'Europe
- Intégrer et gérer des fournisseurs de données tiers, en garantissant la qualité et la fiabilité des données
- Construire et maintenir des pipelines de déduplication et de normalisation pour garantir des données de tarification de haute qualité
- Implémenter et exploiter des architectures pilotées par événements utilisant des files de messages pour le traitement asynchrone
- Assurer la résilience du système, en empêchant les échecs de collecte de données d'impacter la production de tarification
- Surveiller, résoudre les problèmes et sécuriser les systèmes de production pour éviter les perturbations de tarification.
- Vous êtes à l'aise avec FastAPI, les APIs, Docker et SQL
- Vous avez une expérience pratique du web scraping / crawling à grande échelle et avec de multiples sources de données
- Vous savez concevoir des systèmes résilients avec une gestion appropriée des erreurs et une surveillance adéquate.
- Vous avez travaillé avec des files de messages (RabbitMQ, Kafka ou similaire)
- Vous comprenez les défis de la qualité des données (déduplication, normalisation, validation)
- Vous aimez creuser profondément les problèmes, au-delà des questions de données superficielles
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