• Lieu : Paris 9eme
• Avantages : Forte culture d'entreprise autour de la diversité (diversité culturelle, parité homme/ femme, importante responsabilité sociale d'entreprise...), remote first, stack moderne, culture de la qualité du logiciel, des daily meeting qui vont voyager ;-)
• Télétravail ? Oui
• Stack technique :

  Spark, Python, PySpark, Hadoop, On-premise, Airflow, Looker, Clickhouse, SI sous Linux

• Type : cdi

1.Pourquoi ce recrutement ? 

1.1 Historique 

En discutant avec Laure Nemée, CTO, qui a rejoint Leetchi en 2010 avant que MANGOPAY ait vu le jour (2013), j’ai fait le constat d’une vie d’entreprise riche, aussi bien sur le plan technique qu’humain. 

Je suis donc rentrée au cœur de l’histoire d’entreprise (en mode Stéphane Bern du recrutement) et j’ai donc compris les choses suivantes. 

MANGOPAY est l’émanation de la structure Leetchi qui s’est fait dans une suite logique niveau business. En effet, il y avait la volonté d’offrir aux entreprises leurs technologies sur : 

• La partie paiement. 
• Et la partie gestion de monnaie électronique avec une connaissance métier forte. 

Les clients qui ont vu le jour sont multiples : 

• Des places de marché
• Des fintechs 
• Des sites de crowdfunding

MANGOPAY appartient au groupe Crédit mutuel Arkéa depuis 2015. Les modèles business de l’entreprise sont multiples dont le concept classique de transactions financières faites sur la plateforme. 

Ils offrent actuellement de multiples solutions : 

Démonstration de l’interface MANGOPAY ici

Le noyau dur de l’équipe technique est resté longtemps une petite équipe, soit une dizaine de personnes, et ce jusqu’en 2019. L’équipe technique est ensuite passée à 20 personnes fin 2019/ début 2020. Aujourd’hui l’équipe technique représente 45 personnes. Il y a la volonté de recruter 40 personnes sur l’ensemble de l’année 2021. 

1.2 Contexte actuel d’entreprise et de recrutement

A l’heure actuelle Mangopay connait une très forte croissance, des enjeux clients qui vont dans le sens d’ajout de nouvelles fonctionnalités sur divers sujets critiques : 

• Sécurité 
• Compliance 
• Porte-monnaie
• Ouverture de nouveaux marchés : la Belgique, marché Scandidave, récemment ouverture de l’Espagne et de l’Italie

Cela implique, inévitablement une augmentation du nombre de recrutements sur diverses équipes : 

• Dev API – 15 personnes à recruter – profils backend – environnement Microsoft.
• Data – 4 personnes à recruter – profils Data Engineer – environnement Big Data – équipe jeune qui existe depuis mai 2019.

TL;DR

Voici donc ce que tu vas lire en continuant la lecture :

• Quelle entreprise vas-tu rejoindre ?
• Quelle organisation technique vas-tu rejoindre ? (l’équipe, la stack technique et la qualité de code)
• Les profils attendus ? (compétences techniques, soft skills, le processus de recrutement)
• La rémunération, les classiques et les avantages
• L’environnement de travail au global
• La culture d’entreprise
• Les projets d’entreprise à moyen/ long terme
• Les moins et les plus du projet d’entreprise

2.Quelle entreprise vas-tu rejoindre ? 

2.1 Date existence 

2013

2.2 Nombre de personnes au sein de l’entreprise et au sein de l’équipe technique

170 personnes au sein de Mangopay au global

45 personnes au sein de l’équipe technique

2.3 Les chiffres clefs 

En 2020, MANGOPAY a traité plus de 16 milliards d’euros de volume de transactions, compte plus de 2500 plateformes clients, 170 employés et des bureaux dans 6 pays européens.

2.4 Localisation 

Paris – Paris 9eme 

Équipe Ops basée au Luxembourg.

Les bureaux dites vitrines commerciales :

• Allemagne 
• Pays-Bas
• Espagne 
• Italie 

3.Quelle organisation technique vas-tu rejoindre ? 

3.1 La configuration des équipes 

Il y a les équipes, Produit, QA, Ops (Luxembourg) mais nous allons faire un focus sur là où se situent les besoins en recrutements. 

	Data	Dev API
Domaine d’intervention	Intervention sur des pipelines de data Création d’un Data lake from scratch Mise en place de composants Projet d’une plateforme data qui fournit des services aux autres applicatifs	Cette équipe est divisée en deux feature team : Cash Flow User
Stack	Spark Python PySpark Hadoop On-premise Airflow,  Looker,  Clickhouse SI sous Linux	NET 4.8 (transition vers .Net Core) NHibernateSQL Server Elasticsearch Redis Git (Gitlab),  TeamCity, Octopus MVC 5 RabbitMQ SI sous Windows Architecture Monolith
Profils et compétences	1 Head of Data 1 senior Data Engineer 3 Data Analyst 1 Data Scientist	Uniquement backend. Ils ne font quasiment pas de frontend, mais il leur arrive de faire quelques développements sur un backoffice (en MVC 5), donc il ne faut pas que ces interventions soient un frein pour le candidat
Taille	6 personnes	11 personnes
Manager	Iva Stankovic, Head of Data	Laurine Taing – Lead FT Cash flow
Cursus	Ils n’attachent aucune importance aux diplômes	Ils n’attachent aucune importance aux diplômes
Séniorité	La moyenne est autour de 5 à 6 d’expérience	La moyenne est autour de 10 à 11 ans d’expérience au sein de l’équipe cashflow (min 5 ans XP et max 23 ans XP)
Diversité	2 hommes et 4 femmes, dont une femme qui est la responsable de l’équipe Équipe avec une grande diversité culturelle – origines des individus : Serbie, Brésil, Normandie, Singapour, Pérou	2 femmes dont une Lead Dev

Focus personnalités équipe Data

• Une équipe qui a des personnalités fortes dans leur capacité à leader les projets, à s’affirmer dans les prises de décision, à être force de proposition dans les choix techniques. 

• Ils sont bons communicants aussi bien dans les moments de partage/ montée en compétences que dans les moments d’argumentation, d’explication sur les choix éventuels à faire, sur les nouvelles idées. 

• C’est un management qui tire vers le haut : capacité à dire les choses, à trancher, à s’entraider. 

• Il n’y a pas de dogmatisme technique 

• Contexte d’autonomie et responsabilisant 

• Souci de fiabilité 

Le Github de MANGOPAY ici

3.2 Cadre de qualité du logiciel

Organisation

Organisation en Feature Team avec de fortes interactions entre Produit/ QA/ Dev (la QA étant intégrée dans les équipes techniques)

Equipe QA qui a mis en place les tests automatisés

Bonnes pratiques

TDD, BDD

Process

Release toutes les deux semaines

Sprint de deux semaines

Continuous delivery

Processus de validation : relecture de code, tests automatisés (équipe QA) mais l’équipe de Dev fait ses propres tests unitaires

L’équipe Data a ses propres sprints

Tooling

Zabbix, ELK et Pingdom sur la partie Monitoring

Architecture

Ils ont un monolithe historique (qu’ils cherchent à re-découper) et des services qui gravitent autour

Méthodes

Méthode Scrum
Méthode Scrumban au sein de l’équipe Data

Céline Bayer, Deputy CTO, est vraie référente en termes d’agilité en interne et aussi en communication extérieure en intervenant auprès des écoles. 

La qualité de service a été pensée très tôt dans le cycle de vie de l’entreprise car le CA client est directement lié à la qualité de services (temps de réponse, réussite des transactions) ce qui a un peu secoué le cadre culturel parfois rigide qu’on retrouve dans l’univers de la fintech. Ils ont bousculé les codes avec notamment du continuous delivery tout en étant dans un cadre bancaire réglementé. 

4.Les profils attendus ?

4.1 Les compétences techniques attendues 

Pur profil de Data Engineer qui a déjà une expérience significative sur des projets Big Data : gestion de pipelines dans des contextes de données critiques. 

La personne doit être ouvert à l’idée de travailler dans un contexte on-premise. Cela signifie que « vous êtes conducteur mais le mécanicien aussi » (Iva)

La personne connaît le calcul / architectures distribuées (i.e. spark), peu importe le langage de prédilection. 

Plus la personne a une culture entrepreneuse plus c’est apprécié dans le sens où l’équipe est jeune, encore en pleine réflexion sur des sujets techniques avec un espace important donné à la prise d’initiative et aux suggestions de nouveautés techniques (toujours, cependant, dans un objectif de cohérence technique). 

Les pré-requis techniques et compétences appréciées : 

Les pré-requis techniques

• Écosystème Apache Big Data
• Hadoop (ou distributions comme Cloudera)
• Compute (Spark-SQL, pyspark préféré)
• DBMS orienté colonnes (Clickhouse ou Dremio)
• Systèmes de gestion de workflow (Airflow)
• Plateformes de stream processing (Kafka)
• Outils de CI/CD (Gitlab)
• Système d’exploitation GNU/Linux

Compétences appréciées :

• Avoir déjà géré un data lake sur une plateforme “ on-premise”
• Langage Python
• Maintenance et administration de systèmes de Business Intelligence (Looker)
• Méthodologie Agile (Scrum et Kanban)
• Conteneurs et orchestration (Docker, Kubernetes)

Tâches au quotidien : 

Le/la Data Engineer va développer, tester et maintenir des infrastructures (et plus particulièrement des infrastructures Big Data). Cela implique la supervision de l’état de la plateforme de données, de la fraîcheur et de la fiabilité des données. 

Le/la Data Engineer va également s’assurer que les Data Scientists et Analysts disposent des ressources nécessaires pour mener à bien leurs missions. 

Le/la candidat(e) travaillera en étroite collaboration avec l’équipe Data pour développer des scripts (batches, ETL jobs…), optimiser et industrialiser le code et choisir les bons outils à déployer au sein de l’équipe. 

Le/la Data Engineer sera également en lien avec l’équipe SysOps pour les choix d’architecture et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme.

Besoins techniques et fonctionnels 

Besoins techniques

• Avec l’équipe Data, construire un Data Lake et ingérer les données.
• Superviser et automatiser l’ingestion de différentes sources de données.
• Garantir la qualité du code et du produit (solutions de traitement de données hautes performances et scalable).

Besoins fonctionnels

• Comparer, analyser et proposer des solutions techniques pour le traitement des données.
• Maintenir la dette technique au plus bas niveau possible.
• Partager les connaissances avec les autres membres de l’équipe.

4.2 Les soft skills

Rigueur et qualité : une personne qui pense produit, utilisateur et donc qui est attachée à la qualité de code, aux bonnes pratiques de développement, non pas uniquement pour la beauté du code mais surtout dans une démarche de respect de ses collègues qui utilisent son code et pour tendre vers plus de qualité du logiciel, donc vers plus de satisfaction client. 

Humilité : une personne qui sait qu’elle ne sait pas, qui a conscience de ses limites, qui est capable d’apprendre aussi bien de personnes juniors comme seniors, qui se sent à l’aise dans la critique et la démarche de remise en question. Bref une personne qui doit pouvoir apprendre à et de chacun.

Bonne communication verbale comme écrite : une personne qui est à l’aise dans les échanges techniques (la base diront certains !) mais aussi dans les échanges avec les équipes produit, business, marketing. Une personne qui a cette aptitude naturelle à être contributrice interne (meetup) comme externe (speaker à des conférences par exemple). Cette prise de parole publique est fortement encouragée. 

Esprit de co-construction : les sujets d’API sont des sujets d’interconnexion à l’échelle du soft et cela se traduit aussi à l’échelle des individus au sein de l’équipe et entre les différentes équipes de l’entreprise (loi de Conway). Chacun vit son poste dans un esprit de co-construction/ collaboration. 

Curiosité : inévitablement une des qualités premières, selon eux, d’un.e bon.ne développeur.se. Cela va au-delà de la recherche d’informations pour apprendre. C’est une attitude d’intérêt porté à l’autre : sa vie, ses difficultés, ses contraintes, ses attentes, son savoir-faire etc. 

Personnalité entrepreneuse qui cherche des solutions, ose, test tout en étant dans le partage de ses idées/ suggestions avec les autres membres de l’équipe. C’est un contexte jeune en construction qui est en demande de personnalités enthousiastes, entrepreneuses et aussi, inévitablement, ouvertes à la critique, feedback dans une démarche d’amélioration continue. 

4.3 Le processus de recrutement

Étapes	Contenu entretien	Objectif
Étape N°1	Call RH	Faire connaissance, aller au-delà du CV, s’assurer d’un certain fit culturel
Étape N°2	Exercice technique à faire chez soi – délai d’une semaine pour le rendre	Évaluation des fondamentaux techniques et des pré-requis techniques data
Étape N°3	Échange sur l’exercice technique + session de live coding avec les personnes qui ont corrigé l’exercice technique à distance –  Data Engineer Senior + Head of data Durée d’1h30	Aller plus loin que l’exercice technique écrit, voir le raisonnement, la curiosité, le degré d’ouverture, de compréhension des enjeux métier et toujours la qualité
Étape N°4	Rencontre avec la CTO – 30 minutes	S’assurer des soft skills, vision long terme
Étape N°5	Rencontre informelle avec l’équipe dans le cadre d’un apéro virtuelle	Voir l’équipe pour une projection mutuelle

Si l’ensemble de ces étapes est validé, cela engendre une proposition d’embauche. 

La durée du processus de recrutement est de 3 semaines environ. 

Les principaux ratés observés sur l’entretien technique :

• Des personnes qui n’attachent pas d’importance à la qualité logiciel
• Des personnalités trop focus technique en omettant la vision produit

5. La rémunération, les classiques et les avantages

5.1 Rémunération 

Le niveau de rémunération est déterminé selon ces 3 critères : 

• L’expérience du candidat
• Le niveau de salaires dans l’équipe pour une cohésion salariale
• Le niveau technique de la personne 

La moyenne de rémunération se situe aux alentours de 60 K€ pour une population cible qui a entre 3 et 4 ans d’expérience en tant que Data Engineer.

Tous les ans les personnes sont augmentées, soit entre 3% et 5%, si année exceptionnelle % d’augmentation exceptionnelle.

5.2 Les classiques

RTT : 11 jours en 2021

25 jours de congés pays 

Contrat 37,5 heures – convention Syntec + RTT 

5.3 Les avantages 

• Prime liée au Groupe Arkéa de 1000 à 1500 € par an. C’est un chiffre indicatif car cette prime est liée aux objectifs et cela varie selon les années. 

• Prime Macron (aide à la consommation) de 1000 € au milieu d’année, au prorata du temps de présence en entreprise.

• Enveloppe de 100 € pour agrémenter son environnement de travail sur place ou à la maison (casque ou chaise ou un nouvel écran…). 

6.L’environnement de travail global

6.1 Les moyens, les outils de travail

Environnement de travail sur PC ou MAC. 

Ils sont sous Windows majoritairement au sein de l’équipe Dev API.

Les postes d’équipe data sont sous Windows mais le « vrai » environnement de travail est sur Linux (remote connection).

6.2 La politique remote

Avant Covid	Pendant la crise sanitaire	Réflexion pour après ?
2 jours de télétravail par mois	Tous en full remote et constat que ça marche très bien pour tout le monde	Mise en place d’une charte du télétravail qui prend vie actuellement sous les contours suivants : 1 jour sur place et 4 jours en télétravail pour toutes les personnes en région parisienne et/ ou à 1/2 heures de Paris environ. Full remote pour les personnes qui viennent de la France et Luxembourg (pourquoi pas avoir un pied à terre avec l’équipe Ops au Lux) Ceux qui veulent faire plus de jours sur place, c’est possible. Ils ont les locaux pour ça.

La question du full remote est aussi fortement liée au manager de l’équipe selon les contraintes opérationnelles. 

6.3 L’espace veille et formation 

Il y a un véritable encouragement à :

• Être speaker dans les conférences – l’entreprise donne l’espace et le temps pour cela.
• Participer aux conférences techniques/ agiles, peu importe le sujet – l’entreprise finance une conférence par an.
• Intervenir auprès des écoles.

Il y a des ateliers techniques en mode découverte en interne avec vote du sujet par l’équipe. Récemment, c’était le sujet Looker (outil BI). 

Laure Nemée a été notamment présente dans de nombreuses conférences pour présenter son rôle de CTO à Station F et à France Digitale. 

Quelques liens d’informations utiles sur les sujets Data : 

Equipe data campagne 10B (linkedin)

Data Science Conference Europe (linkedin Mangopay, tweet Say Bresst) 

Looker Beacon (tweet) 

QA Financial (tweet mangopay , linkedin mangopay)

7. La culture d’entreprise 

Valeur clef	Comment celle-ci s’incarne dans le quotidien d’entreprise
Diversité/ inclusion	Parité homme/ femme atteinte à l’échelle de l’entreprise 35 à 40% du staff technique est féminin et la moitié des tech leads et la moitié de l’équipe Mangopay au total Entreprise initiatrice du Parental Act poussé par Céline Lazorthes https://clementinesarlat.com/2020/05/06/celine-lazorthes-a-lorigine-du-parental-act/ Laure Nemée marraine de promo Techfugees For Women – mentorat pour des femmes réfugiées dans la tech  (https://techfugees.com/fr/womenfellowship/) Mission Handicap : faciliter l’intégration des personnes en situation d’handicap en se faisant accompagner par une association spécialisée (Dare Women) Diversité au niveau du recrutement : entreprise qui attache aucune importance au diplôme
Qualité de vie au travail	CSE élu depuis un an avec de véritables chantiers pour 2021 : droit à la déconnexion avec la construction d’une guideline notamment sur le télétravail, équilibre vie pro/ vie perso Horaires très flexibles : pas de culture workaholic ni de pressurisation des équipes. « La productivité des développeur.ses n’est pas liée au temps passé au travail » (Laure Nemée) Forfait mobilité développement durable  Mise en place d’une nouvelle mutuelle pour une meilleure couverture des soins de santé
Remise en question/ culture du changement	Charte du télétravail  Migrations techniques en cours  Revoir l’architecture de l’entreprise en fonction de la croissance (Monolith vers microservices)
Qualité du logiciel	Qualité structurante au sein de l’entreprise depuis des années : organisation agile, bonnes pratiques de développement, culture produit, agnostique techniquement « la technique pour la technique non mais la technique au service de l’usage oui »

Vous avez les paroles de Laure Nemée dans cette vidéo 

8. Les projets d’évolution à moyen/long terme

Migration techniques importantes : 

• Migration vers .NET Core
• Construction en cours d’une architecture microservices 

Création d’un Data lake from scratch.

Création d’un Event Store. 

Quelques nouvelles features à développer :

• Virement sepa (instant paiment) de façon optimisée.
• Sécurisation des paiements avec une adaptation à la réglementation DSP2.
• Démarche scoring dans la lutte contre la fraude et le blanchiment d’argent.

MANGOPAY est un acteur majeur sur le marché des market place qui est fortement challengé au quotidien (Stripe, Adyen…). Les challenges sont permanents. 

9. Les plus/les moins du projet d’entreprise ?

Les plus	Les moins
Culture de la diversité et de la co-construction Qualité structurelle : qualité de code, agilité, satisfaction client, etc Stack moderne Culture du changement Bonnes conditions de travail Ouverture au télétravail Pérennisation de la connaissance et forte culture d’entreprise avec une bonne ancienneté de l’équipe technique CODIR et management sensibles au bien-être des salariés	Notoriété qui manque sur Mangopay Processus de recrutement à améliorer sur sa longueur Contexte scale-up : manque de structuration parfois Crainte d’une culture d’entreprise qui change avec ce contexte de forte croissance Contrainte de production mais astreintes partagées entre les devs et les ops

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