Lead Data Engineer H/F

• Concevoir, construire et maintenir une infrastructure de données évolutive et performante pour répondre aux besoins de l'entreprise.

• Définir et mettre en œuvre les meilleures pratiques pour l'architecture des données, le stockage et les pipelines de traitement.

• Optimiser l'ingestion, la transformation et l'activation des données pour garantir l'efficacité et la scalabilité.

• Piloter la stratégie des entrepôts de données et des data lakes, en assurant une intégration fluide des données structurées et non structurées.

• Diriger le développement des workflows ETL en utilisant des outils comme Airflow, dbt, Apache Spark ou KaWa.

• Implémenter et gérer des pipelines de traitement des données en batch et en temps réel.

• Améliorer la fiabilité, la qualité et l'accessibilité des données grâce à une surveillance et des journaux robustes.

• Développer et faire respecter les politiques de gouvernance des données, en assurant la conformité avec les normes de sécurité et de confidentialité (RGPD).

• Utiliser les services cloud pour un traitement et un stockage des données évolutifs.

• Optimiser les coûts d'infrastructure tout en maintenant une haute disponibilité et performance.

• Rechercher et implémenter des technologies émergentes pour améliorer les capacités de traitement et d'analyse des données.

• Définir les objectifs de l'équipe, les feuilles de route et les délais de livraison en collaboration avec les parties prenantes.

• Favoriser l'amélioration continue des workflows, de l'automatisation et de la documentation.

• 5+ ans d'expérience en Data Engineering, dont au moins 1-2 ans dans un rôle de leadership.

• Diplôme de bachelor ou master en informatique, génie, Data Science ou un domaine connexe.

• Maîtrise de Python, SQL et des outils d'orchestration des données tels qu'Apache Airflow et Airbyte.

• Expérience avec les systèmes de gestion de bases de données comme PostgreSQL et Snowflake, ainsi qu'une solide connaissance de la modélisation des entrepôts de données.

• Connaissance des outils de transformation des données comme dbt.

• Expérience pratique avec les plateformes cloud, incluant la gestion des services de données.

• Expertise en qualité des données, gouvernance des données et bonnes pratiques de gestion des données.

• Expérience en Data Science ou industrialisation du Machine Learning (ML) est un plus.

• Familiarité avec des outils comme Metabase, Hightouch, Secoda et Terraform est un atout.

• Excellentes compétences en résolution de problèmes et capacité à penser de manière créative pour relever les défis du Data Engineering.

• Esprit collaboratif, capable de co-construire des solutions avec d'autres équipes techniques et métiers.

• Solides compétences organisationnelles et en gestion de projet, avec la capacité de gérer des projets efficacement tout en respectant les délais et objectifs.

• Expérience de travail avec l'IA et les modèles linguistiques de grande taille (LLMs).

• Expertise en solutions de gouvernance des données et mise en œuvre des meilleures pratiques à travers les équipes techniques.

• Familiarité avec les pipelines CI/CD et l'automatisation des déploiements.

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