Data engineer H/F Lyon
Summary
Builds and optimizes scalable data pipelines and cloud-native architectures for clients, focusing on AWS, Spark, and serverless GenAI integrations while collaborating with ML and DevOps teams.
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.
Qualifications :
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.