Lead Data Engineer

Rejoignez une entreprise en forte croissance en tant que Lead Data Engineer. Vous serez responsable de la conception et de la mise en œuvre d'architectures de données robustes et évolutives. Vous dirigerez l'équipe technique, optimiserez les systèmes de données et collaborerez étroitement avec les équipes produit, technique et business. Vous participerez également à la production de contenus, à la construction de propositions commerciales et à la veille technique.

Missions

• Accompagner et conseiller les clients dans la mise en place de pipelines, de plateformes de données et de transformations de données.
• Orienter les clients dans le choix de la meilleure technologie pour répondre à leurs problématiques, en tenant compte de la performance, des coûts, de la fiabilité.
• S’assurer de la qualité des données en mettant en place des processus de nettoyage, de transformation et d’intégration des données.

Profil recherché

Profil recherché

Nous recherchons un(e) candidat(e) titulaire d’un Master en ingénierie ou informatique (type Epita, Epitech ou équivalent) avec 5 ans d’expérience en tant qu’ingénieur data ou développeur, dont au moins 2 ans sur des projets Cloud et la création de plateformes de données pour de grandes organisations ou entreprises tech.

Les soft skills essentielles :

• Écoute active : Comprendre les besoins et les préoccupations des parties prenantes pour mieux y répondre

• Leadership : Diriger et motiver une équipe technique.

• Communication : Expliquer des concepts complexes aux parties prenantes non techniques de manière claire.

• Adaptabilité : S’ajuster aux environnements de travail changeants.

• Esprit critique : Évaluer les situations de manière critique et prendre des décisions basées sur des données.

• Curiosité : Rechercher constamment de nouvelles connaissances et innovations dans le domaine des données.

Les hard skills fondamentaux :

• DevOps :

CI/CD (exemple: Tekton, github action, Argo, jenkins…), IaC (Terraform), Docker, K8S > >

• Data plateformes :

Architecture

Performances

Monitoring

• Cloud :

Maîtrise de la gestion des ressources avec Terraform (Connaissance dʼoutils comme CloudFormation est un plus.)

Compétences en monitoring (Prometheus, Grafana), gestion des logs (ELK stack), gestion des droits (IAM dans AWS, Azure AD).

Scaling des ressources : expérience avec des auto-scaling groups, Kubernetes autoscaler.

Solutions serverless: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions.

Stockage/Compute: S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, EC2, Google Compute Engine.

• Big data :

Bdd type Cassandra, HBase, MongoDB

Technologies de stockage et traitement massif de données comme Redshift, BigQuery, Snowflake

• Documentation

Création de schémas d’architecture

Réalisation de documentations techniques

Hard skills complémentaires à maîtriser :

• FinOps : Optimisation de requêtes, dry runs, monitoring des coûts

• SecOps : Bonnes pratiques, gestion des rôles, principe du least privilege, zero trust

• MLOps : MlFlow, KubeFlow, AirFlow

• Gouvernance : Matrice des responsabilités, datacataloging (exemples : Colibra, DataGalaxy)