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Salary
≈ $47k – $80k per year (Estimated)
Location
In office (France)
Employment
Freelance

First seen by Alion on Oct 23, 2026.

Overview
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NOEMI Conseil is a French IT consulting company that places experienced technology leads with clients. A current search is for a senior hands-on fullstack and AI tech lead acting as technical reference for a client in the hospitality sector. The company is headquartered in Courbevoie, France.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Data Engineer confirmé, pour rejoindre une équipe qui construit les socles de données au service de l'intelligence artificielle.

Vous participerez à la mise en production de cas d'usage IA à forte valeur ajoutée, en lien étroit avec les équipes Data Science.

Vos missions :
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables pour alimenter les cas d'usage d'IA.
- Architecturer des flux batch et streaming fiables, traçables et conformes.
- Collaborer avec les équipes Data Science / ML pour transformer les modèles en services de production (MLOps).
- Optimiser les performances des bases et entrepôts de données (SQL, NoSQL, data lake).
- Mettre en place l'observabilité : monitoring, alerting, logging et métriques.
- Garantir la sécurité des flux et la gouvernance de la donnée (catalogue, lineage).

Environnement : Python, PySpark, Scala/Java, Spark, Kafka, Oracle, Clickhouse, S3, Airflow, Dagster, Docker, CI/CD.

Vous êtes recruté en CDI cadre chez Ingéniance, au sein d'une communauté d'experts de la data et de la finance.

Ref : O-RPIRS

Profil recherché

Vous êtes diplômé d'une école d'ingénieurs ou d'un master (BAC+5) et justifiez d'une expérience solide en data engineering. Vous maîtrisez Python (pandas, PySpark), SQL (optimisation, OLAP) et Apache Spark, et connaissez Kafka, Scala ou Java. Vous avez pratiqué l'orchestration (Airflow, Dagster), Docker et les chaînes CI/CD, ainsi que les bonnes pratiques MLOps. Des notions de sécurité et de gouvernance des données sont un plus. Rigueur, sens du collectif et goût du travail avec les équipes Data Science sont essentiels.

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