Ingénieur·e data FinOps

À propos du poste Nous recherchons un·e ingénieur·e data FinOps pour contribuer à l’optimisation des coûts et à la gouvernance financière du cloud sur notre infrastructure AWS et notre environnement GCP. Vous collaborerez avec les équipes d’ingénierie, de finance et de produit pour trouver des économies et les concrétiser, créer les outils nécessaires pour maximiser l’efficacité de chaque dollar dépensé dans le cloud et développer une culture de maîtrise des coûts au sein des équipes d’ingénierie. Ce poste prend en charge le volet data de cette mission : les modèles, les pipelines et les analyses qui permettent à toute l’entreprise de se fier aux chiffres relatifs aux coûts, à l’utilisation et aux marges. Il s’agit d’un poste d’ingénierie opérationnel, et non d’un poste d’analyste. Vous prendrez en charge les tâches peu gratifiantes que les autres équipes n’ont pas le temps d’accomplir : étudier les schémas d’accès d’un bucket, écrire le modèle dbt ou le pipeline Python qui met en œuvre la correction, créer le data mart coûts-revenus qui répond une bonne fois pour toutes à une question de marge, au lieu d’y répondre à chaque fois, et vérifier un chiffre jusqu’à ce qu’il soit réconcilié. La communication est aussi importante qu’une solide expertise technique : au cours d’une même semaine, vous expliquerez régulièrement un scénario d’économies ou les implications d’un modèle de données à une équipe d’ingénierie, à une partie prenante financière et à des cadres dirigeants. Vos responsabilités Dans ce rôle, vous devrez : - Trouver et concrétiser des économies sur AWS et GCP : analyser la facturation, l’utilisation et les tendances de coûts afin de repérer des possibilités d’optimisation, notamment le dimensionnement adapté, les politiques de cycle de vie du stockage, le transfert de données et l’utilisation d’instances Spot et de la mise à l’échelle automatique. Suivre les idées depuis leur identification jusqu’à la réalisation d’économies chiffrées, et ne pas vous limiter à formuler des recommandations. - Créer et maintenir le pipeline de données FinOps : concevoir et gérer les modèles BigQuery/dbt qui transforment les données brutes de facturation et d’utilisation (CUR, Storage Lens) en tables de data mart réconciliées et fiables, qui constituent le socle de tout le reste des activités FinOps. - Créer des modèles coûts-revenus et de segmentation de la clientèle : modéliser l’économie unitaire et les marges par gamme de produits et segment de clientèle, et étendre la couverture à mesure que de nouveaux produits et segments sont lancés. - Appliquer la data science aux données de coûts et d’utilisation : créer des modèles de prévision, détecter les anomalies par des méthodes statistiques plutôt qu’en se basant uniquement sur des seuils, et quantifier rigoureusement les possibilités d’économies (par exemple, le cycle de vie du stockage et les schémas de coûts des requêtes), avec une précision impossible à obtenir dans un tableur. - Créer et maintenir l’attribution des coûts : mettre en place des politiques de balisage, la répartition des coûts et la refacturation ou la communication des coûts, afin que les équipes d’ingénierie puissent voir et prendre en charge leurs propres dépenses. Ce travail fondamental est indispensable aux autres initiatives d’économies. - Automatiser la gouvernance des coûts : créer des rapports automatisés sur les coûts, la détection des anomalies et les alertes. Écrire les scripts et le code d’infrastructure (Python, Terraform, Lambda) qui font respecter les politiques de coûts, plutôt que de compter sur des contrôles manuels. - Collaborer avec l’ingénierie sur les décisions d’architecture : intégrer les coûts aux discussions dès le départ, car il est moins coûteux de tenir compte de l’efficacité des coûts dès la conception que de l’ajouter après coup. - Travailler avec la finance sur les prévisions et le reporting : contribuer au suivi budgétaire et aux KPI financiers ; créer des tableaux de bord et des outils d’analyse en libre-service que les équipes d’ingénierie et de finance peuvent toutes deux consulter. Ce poste pourrait vous convenir si vous : - Avez une solide expertise d’AWS et une bonne connaissance pratique de GCP, notamment de leurs modèles tarifaires, de leurs structures de facturation et des mécanismes d’optimisation des coûts. - Avez une solide expérience en ingénierie des données : dbt, BigQuery (ou un entrepôt de données moderne équivalent), SQL à grande échelle et modélisation des données pour l’analytique (modélisation dimensionnelle, modèles incrémentaux, tests). - Maîtrisez les fondamentaux de la data science : prévisions statistiques, détection des anomalies et expérimentation, et savez quand un modèle rigoureux est préférable à une règle empirique. - Maîtrisez l’automatisation et le scripting : Python, Terraform/pulumi, Lambda ou Bash. - Êtes à l’aise avec les outils de suivi des coûts et de facturation : AWS Cost Explorer, Cost & Usage Reports, GCP Billing Reports et les outils de BI et de création de tableaux de bord (nous utilisons Hex). - Avez de l’expérience avec Linear et Notion, ou êtes prêt·e à les prendre en main, pour assurer le suivi et la documentation du travail FinOps dans le système de référence. - Avez de l’expérience avec une plateforme dédiée à la gestion des coûts du cloud (par exemple CloudZero, Vantage ou un outil similaire) — c’est un plus, mais ce n’est pas obligatoire. - Savez analyser les données de coûts et les présenter clairement à des publics techniques comme non techniques. - Avez une expérience préalable en analytique des données, en ingénierie des données ou en data science dans un contexte FinOps, de gestion des coûts du cloud ou de gouvernance du cloud. - Aimez prendre en charge des tâches peu gratifiantes mais à fort effet de levier (le « schlep ») qui permettent aux autres équipes d’avancer, et collaborer avec différentes équipes sans autorité hiérarchique. CE QUE NOUS OFFRONS - Entièrement à distance Nous recrutons dans le monde entier. Nous pensons que vous pouvez donner le meilleur de vous-même où que vous soyez. Supabase n’a pas de bureaux, mais nous fournissons un abonnement WeWork ou une allocation pour un espace de coworking que vous pouvez utiliser partout dans le monde. - ESOP Chaque membre de l’équipe reçoit des ESOP (parts au capital) de l’entreprise. Nous voulons que tout le monde participe aux retombées positives de ce que nous construisons ensemble. - Allocation pour le matériel informatique Utilisez ce budget pour aménager l’espace de travail idéal : ordinateur portable, écran, casque ou tout ce qui vous aide à donner le meilleur de vous-même. - Avantages santé Supabase prend en charge 100 % de l’assurance maladie des employés et 80 % de celle de leurs personnes à charge, où que vous soyez. Votre bien-être et la santé de votre famille sont importants pour nous. - Séminaires annuels Une fois par an, toute l’entreprise se retrouve dans une nouvelle ville pour une semaine de rencontres, de collaboration et de divertissement. C’est l’un des moments forts de notre année. - Travail flexible Nous travaillons de façon asynchrone et vous faisons confiance pour gérer votre temps. Vous savez ce qui doit être fait et à quel moment. - Développement professionnel Chaque membre de l’équipe reçoit une allocation annuelle de formation à consacrer à son apprentissage : cours, livres, conférences ou tout autre moyen de favoriser son évolution. À PROPOS DE L’ÉQUIPE Supabase est une entreprise qui a été créée en télétravail et qui privilégie l’open source. Nous pensons que la répartition de notre équipe dans le monde entier est notre meilleur atout pour créer des outils que les développeurs adorent. - ~400 membres de l’équipe - 60+ pays - 20+ langues parlées - Plus de $1B levés (dont notre Series F de $500M) - 540,000+ membres de la communauté Nous avançons vite, développons nos produits en public et utilisons ce que nous livrons. Si un outil figure dans votre projet, il y a de fortes chances que nous l’utilisions aussi dans le nôtre. Nous croyons profondément à l’écosystème open source et nous nous efforçons de soutenir — et non de remplacer — les outils et les communautés existants.