Entrepreneurship in the territories: is it the right time?
Trace For Good recherche son stagiaire data engineer - bras droit du CTO.
💡 L’industrie de la mode doit devenir plus transparente, ce qui requiert d’abord une meilleure traçabilité de la chaîne de production et une plus grande collaboration entre les parties prenantes - marques, fournisseurs, organismes d’évaluation et de certification. Tous ces acteurs ont donc besoin d’outils pour agréger et partager des données fiables et standardisées: c’est ce que développe Trace For Good !
Notre mission est de construire les bases d’une transformation sociale et environnementale ambitieuse en permettant à l’industrie textile d’être plus transparente et collaborative.
🎯 Présentation de la solution :
Trace For Good est la plateforme de gestion de données et traçabilité qui permet aux marques de mode d’automatiser la collecte, la vérification et le partage des informations et preuves d’engagement environnemental et social.
Plus de détails sur la proposition de valeur et sur la solution sur notre site.
🙌 L’équipe et ses valeurs :
On te propose un métier qui a du sens, une immersion dans l’écosystème des start-ups à impact, une équipe bienveillante et attentive à ton évolution professionnelle, de belles initiatives à lancer et beaucoup de responsabilités.
Avec Trace For Good, tu rejoins une équipe ambitieuse, qui partage le goût de l’excellence pour avoir un maximum d’impact dans l’industrie de la mode, en l’occurrence y accélérer le suivi des pratiques de production et la connaissance de la supply chain.
👉 Missions et responsabilités :
Tes missions en tant que data-engineer seront les suivantes :
- Industrialisation de nos process d’onboarding data pour nos clients. L’idée est d’intégrer les data de nos clients de la manière la plus simple, fiable et rapide qui soit. Ces données viennent de sources variées: fichiers CSV, API publiques… Il faudra s’en abstraire pour déposer les données client dans notre base produit unique
- Développement de pipelines d’ingestion de données pour enrichir les données client. Ces données peuvent prendre la forme de base de données open-source, d’API web, de sites à scraper… et concernent des certifications textiles, des sites de production fournisseurs, des catalogue produits… Il faudra les récupérer, les nettoyer et les agréger pour les déposer la aussi dans notre base produit
🛠 Les outils :
- Python3/Jupyter, et Pandas/Numpy pour le data-processing
- BigQuery
🔜 Disponibilité et processus de recrutement
- Mars 2023
- 2 entretiens pour rencontrer 2 des 3 fondateurs (CTO et CEO) et échanger sur ta motivation et ta compréhension de la mission
