Chez nos clients :

Industrialisation des pipelines de données : ingestion, transformation, enrichissement – en assurant performance, scalabilité et robustesse (traitements incrémentaux, idempotence).

Optimisation des performances : tuning de requêtes SQL, calculs distribués avec Spark, amélioration continue des performances de traitement.

Contribution à une plateforme data cross-CSP : ajout de services préconfigurés, déploiement rapide de fonctionnalités (serverless, GenAI), mise à disposition d’outils pour les équipes IA.

Automatisation et fiabilisation des workflows : mise en place de CI/CD, monitoring, infrastructure as code et intégration cloud native.

Collaboration transverse : interaction avec les équipes ML/DS, DevOps et DevSecOps sur des sujets partagés et structurants.

Conception d’architectures robustes : modélisation, choix technologiques, rédaction de documents d’architecture (méthode C4), partage des bonnes pratiques.

En interne :

Bonnes pratiques : structuration des guidelines de développement, qualité de code, stratégie de tests.

Rayonnement technique : participation à des événements internes, rédaction de contenus, implication dans la dynamique de veille.

Mentorat : accompagnement des profils plus juniors, transmission des compétences et contribution à la culture technique de l’équipe.

Diplômé·e d’un Master 2 (école d’ingénieur ou cursus équivalent en informatique).

Expérience confirmée en Data Engineering, avec une forte exposition aux environnements cloud (AWS indispensable, *Azure et Databricks appréciés).

Maîtrise des pipelines de données, du traitement distribué, et des architectures data modernes.

Capacité à évoluer dans des environnements complexes et multi-équipe.

Niveau courant en français et anglais (C1/C2 requis).

Qualités attendues

Esprit collaboratif : à l’aise dans les environnements pluridisciplinaires, avec une capacité à porter des sujets transverses.

Rigueur et structuration : appétence pour les environnements bien organisés, la documentation claire et les standards de développement.

Esprit d’initiative : proactif·ve, force de proposition, orienté·e solution.

Capacité à vulgariser : aptitude à faire le lien entre la technique et les enjeux métiers.

Goût du partage : envie de transmettre et de continuer à apprendre.

Un entretien avec notre Talent Acquisiton Manager Justine

Un entretien technique avec un Data engineer Senior

Un entretien final avec la managing directrice Lyon