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Lead Data Engineer (H/F)


🚀 Lead Data Engineer


🧑 💻 Pourquoi ce rôle est clé ?

En tant que Lead Data Engineer H/F, vous serez un pilier de la stratégie data d’OVENTI. Votre mission : concevoir des architectures data modernes, modéliser les données pour l'analyse, automatiser les déploiements (DevOps/DataOps) et industrialiser les modèles d'IA (MLOps).

Ce rôle est pensé pour un(e) expert(e) souhaitant allier excellence technique sur le cycle de vie de la donnée, accompagnement des équipes et cadrage stratégique chez nos clients, avec la possibilité de prendre progressivement des responsabilités managériales.


🎯 Vos missions au quotidien :

1. Data Engineering, Modélisation & Pipeline

  • Concevoir des architectures dĂ©cisionnelles & Lakehouse : Mettre en place des architectures en MĂ©daillon (Bronze, Silver, Gold) et concevoir des pipelines de donnĂ©es (ETL/ELT) performants.
  • ModĂ©liser & Structurer la donnĂ©e : Structurer les entrepĂ´ts de donnĂ©es (Data Warehouses) Ă  travers des modèles de donnĂ©es robustes
  • Optimiser les performances : GĂ©rer finement le partitionnement, le bucketing et le coĂ»t des requĂŞtes pour garantir des temps d'exĂ©cution minimaux sur de gros volumes.
  • Transformer & Orchestrer : DĂ©velopper des modèles de transformation fiables avec dbt et planifier/surveiller les flux via des orchestrateurs modernes (Apache Airflow, Dagster, ...).

2. DevOps, MLOps & Infrastructure Cloud

  • Industrialiser la Data Science (MLOps) : Automatiser le cycle de vie des modèles ML (CI/CD, Feature Store, tracking d'expĂ©rimentations, monitoring de data drift).
  • DĂ©ployer la culture DataOps : Automatiser la gestion des infrastructures cloud via du code (IaC), sĂ©curiser les environnements et garantir la haute disponibilitĂ©.
  • Garantir la qualitĂ© & la gouvernance : ImplĂ©menter des tests automatisĂ©s de donnĂ©es (dbt test, Great Expectations) et veiller Ă  la sĂ©curitĂ©/conformitĂ© (RGPD).

3. Conseil & Leadership Technique

  • Cadrer & Piloter les projets d'architecture : DĂ©finir la feuille de route technique chez nos clients et dialoguer avec les C-level (CTO, CDO).
  • Guider & Mentorer : Transmettre les bonnes pratiques de dĂ©veloppement (clean code, testing, versioning) auprès des Data Engineers et Data Scientists.
  • Trajectoire d'Ă©volution : Accompagner la croissance de l'Ă©quipe data avec la possibilitĂ© d'Ă©voluer, Ă  terme, vers l'encadrement d'Ă©quipe (recrutement, gestion des carrières).

🧩 Vous êtes la personne idéale si :

  • Formation : Bac+5 (École d'IngĂ©nieur ou Master) en Informatique, Data Engineering ou GĂ©nie Logiciel.
  • ExpĂ©rience : 5 Ă  7 ans d'expĂ©rience en Data Engineering, idĂ©alement en conseil ou chez un pure-player de la Data.
  • Expertise Data Engineering : MaĂ®trise avancĂ©e des modèles de donnĂ©es (Ă©toile/flocon, mĂ©daillon), du partitionnement et des outils d'ingestion/transformation.
  • AppĂ©tence Lead/Management : VolontĂ© d'incarner un leadership technique fort, de transmettre vos connaissances et d'Ă©voluer naturellement vers du management d'Ă©quipe.

🛠️ Stack Technique ciblée :

  • ModĂ©lisation & Data Engineering : SQL (expert), Python, dbt, Spark.
  • Architecture & Stockage : Data Lakehouse, Snowflake, BigQuery, Databricks, Kafka
  • Orchestration & Performance : Apache Airflow, stratĂ©gies de partitionnement & d'indexation.
  • MLOps & DataOps : MLflow, Terraform, Docker, Kubernetes, Git, CI/CD (GitHub Actions / GitLab CI).
  • Cloud : GCP, AWS ou Azure.


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