Royaume-Uni
JFrog
Kargo
Ingénieur Data Senior
Royaume-Uni
London, England, United Kingdom
PythonSQLAWSDockerKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Kargo crée des moments de connexion puissants entre les marques et les consommateurs pour bâtir des entreprises. Chaque jour, nos équipes dynamiques s'efforcent d'élever radicalement le niveau de ce que l'IA agentique, la CTV, l'eCommerce, le social et le mobile peuvent faire pour offrir des expériences publicitaires uniques sur les plateformes les plus premium du monde. En adoptant une approche de science créative dans tout ce que nous faisons, nous innovons continuellement des solutions qui surpassent les références de l'industrie et les attentes des clients. Kargo connaît une croissance rapide et possède actuellement des bureaux à NYC, Chicago, LA, Dallas, Sydney, Auckland, Londres et Waterford, en Irlande.
Qui nous recrutons
Des techniciens qui veulent construire l'avenir. Des créatifs qui veulent le concevoir mieux. Des communicateurs pour gagner des affaires. Des collaborateurs pour le construire. Des professionnels des données qui transforment les chiffres en insights. Des bâtisseurs de produits qui transforment les idées en innovations. Quiconque est désireux de faire partie d'une équipe qui ne s'arrête pas pour demander ce qui vient ensuite, car ils sont déjà en train de le construire.
L'opportunité
Kargo recrute un Ingénieur Data Senior pour construire et faire évoluer l'infrastructure de données qui alimente nos capacités de ciblage, d'identité et de mesure.
Ce rôle est responsable de la mise en œuvre pratique des pipelines, des systèmes et des outils qui transforment les données brutes en avantage concurrentiel, à la fois rapidement et à grande échelle. Lorsque ce rôle est pleinement opérationnel, les données circulent de manière fiable, les équipes d'ingénierie avancent plus vite et les produits de données de Kargo sont construits sur une base capable de gérer tout ce qui pourrait arriver.
Ce dont nous sommes fiers
- AdAge Best Places to Work
- ThinkLA Partner of the Year
- Built In Best Places to Work
- Cynopsis 2025 Top Women in Media - Jeannine Shao Collins
- Martech Breakthrough Awards - Best Overall Adtech Company
- Digiday Media Awards Best Event
- Cynopsis Media Impact Awards-Best CTV Platform
- Martech Breakthrough Awards-CTV Innovation
- Adweek Media Plan of the Year Awards - Best Use of Insights
Ce poste est à pourvoir en télétravail basé à Londres, Royaume-Uni.
Suivez notre exemple
- Grand angle : kargo.com job-boards.greenhouse.io/embed/kargo.com
- Les dernières nouvelles : Instagram (@kargo.hq) et LinkedIn (Kargo)
Les tâches quotidiennes
- Construire, optimiser et exploiter les pipelines ETL/ELT principaux – évaluer les goulots d'étranglement, documenter les SLA et détecter les incidents de manière proactive plutôt que réactive
- Intégrer de nouvelles sources de données de bout en bout, en activant des cas d'utilisation de ciblage et de mesure qui performent par rapport aux KPI définis
- Mettre en place et maintenir des pipelines de déploiement CI/CD basés sur ArgoCD qui accélèrent la vélocité de l'équipe et réduisent les événements de rollback
- Mettre en œuvre des méthodologies d'identité et de ciblage conformes à la confidentialité qui respectent les normes GDPR/CCPA – intégrées à la pile, et non ajoutées après coup
- Gérer le déploiement et les décisions de mise à l'échelle de l'infrastructure sur AWS, EKS, Docker et Kubernetes, en assumant la responsabilité opérationnelle des systèmes que vous construisez
- Rédiger une documentation technique, des runbooks et des bonnes pratiques suffisamment clairs pour qu'un nouvel ingénieur puisse s'intégrer à un système sans accompagnement
- Contribuer activement aux sessions de conception et de brainstorming – apporter des opinions fortes, les mettre à jour lorsque de meilleures idées émergent, et communiquer clairement les décisions aux parties prenantes techniques et non techniques
Prérequis
Qualifications
- Maîtrise approfondie de Python et Spark pour la construction et l'optimisation de pipelines de données à grande échelle, avec une solide compréhension de la structuration des données pour la performance et l'efficacité
- Expérience pratique avec Airflow pour l'orchestration de flux de données complexes, et Apache Iceberg pour la gestion des formats de table à grande échelle
- Vaste expérience sur AWS incluant EKS, Docker et Kubernetes ; à l'aise avec la gestion du déploiement et de la mise à l'échelle de l'infrastructure
- Maîtrise de CI/CD – ArgoCD, pipelines de tests automatisés et monitoring via Prometheus – considérant la fiabilité du déploiement comme une préoccupation de premier ordre
- Familiarité avec l'entreposage analytique dans Snowflake ou ClickHouse, y compris l'optimisation SQL, la gestion des coûts et le réglage des performances
- Connaissance pratique des méthodologies d'identité, de confidentialité et de ciblage dans l'ad tech – compréhension du flux des données à travers l'écosystème et des contraintes de confidentialité applicables
- Préférable : expérience avec les technologies de streaming en temps réel (Kafka, Flink) et familiarité avec Aerospike ou des bases de données clé-valeur à faible latence similaires utilisées dans les systèmes de ciblage à haut débit
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