Data engineer ( h/f)

Votre rôle et vos missions

1. Contexte

Le pôle Data Services est composé de :

* 15 Data Engineers
* 4 Data Ops
* 2 Staff Engineers Data
* 1 Enterprise Architect Data
* 2 Engineering Managers
* 2 Product Managers Data
* Product Owners, Data Analysts et Scrum Masters

Le/la Data Engineer Senior intègre l’une des 4 équipes Data et collabore étroitement avec les équipes Produit, Techniques et Métiers dans un environnement agile.

2. Missions principales

Conception et développement de pipelines

* Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle.
* Implémenter des flux batch, streaming et ingestion API.
* Structurer les transformations selon une modélisation Médaillon (Bronze / Silver / Gold).
* Développer et industrialiser les pipelines via DBT, Spark et Iceberg.
* Contribuer à l’évolution de l’architecture Lakehouse du groupe.

Industrialisation et mise en production

* Déployer, maintenir et optimiser les pipelines dans un environnement cloud (AWS ou équivalent).
* Orchestrer les workflows ETL/ELT (Airflow).
* Mettre en place des infrastructures as Code (Terraform).
* Exploiter des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes selon le contexte).
* Superviser les traitements, garantir la disponibilité des services, gérer les incidents et améliorer l’observabilité.

Qualité, conformité et documentation

* Définir et implémenter les règles de qualité des données (tests, contrôles automatisés, validation).
* Documenter les architectures, choix techniques, pipelines et règles métier.
* Garantir la conformité et la sécurité des flux, notamment au regard des exigences RGPD.

Leadership technique et accompagnement

* Accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires dans leur progression.
* Participer aux décisions techniques structurantes aux côtés des Staff Engineers et de l’Enterprise Architect Data.
* Challenger les pratiques existantes et promouvoir les standards d’ingénierie (qualité, performance, maîtrise des coûts, sécurité).
* Contribuer à la vision technique et à l’architecture globale de la plateforme Data Services.

Collaboration et relationnel

* Comprendre et challenger les besoins métiers afin de proposer des solutions data adaptées et pérennes.
* Vulgariser les sujets techniques auprès d’interlocuteurs variés (Produit, Métier, Technique).
* Travailler en étroite collaboration avec les Data Analysts, Product Owners et Product Managers Data.

3. Stack technique

Transformation & modélisation
Spark, DBT, SQL, Scala, modélisation Médaillon

Formats & stockage
Iceberg, Parquet

Orchestration
Airflow

Cloud & infrastructure
AWS (S3, Glue, Lambda, EMR, Kinesis…), Terraform

Conteneurisation
Docker, Kubernetes

Développement & qualité
Python, Git, CI/CD, tests unitaires et d’intégration

Méthodologies
Agile / Scrum, documentation structurée


Profil recherché


* Expérience significative (5 ans minimum) en Data Engineering.
* Maîtrise avancée des architectures Big Data et Lakehouse.
* Solides compétences en modélisation (Médaillon), ingestion et transformation de données.
* Expertise sur Spark, DBT, Iceberg, AWS, Terraform et environnements conteneurisés.
* Capacité à intervenir sur des pipelines complexes à forte volumétrie.
* Excellentes compétences relationnelles et capacité à interagir avec des profils variés.
* Aptitude à accompagner et mentoriser les équipes.
* Rigueur, autonomie, esprit analytique et culture d’amélioration continue.