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montrouge
France
France

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À plein temps, Durée indéterminée

Date de publication:

2026-09-21

Online to:

2026-11-20
EUR 15.00 HOUR

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Data Engineer Senior IA (H/F) (IT)

Freelance.Com
France
6 heures il y a

Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l?accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en ?uvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données. Profil candidat: Profil recherchéExpérienceMinimum 7 ans d'expérience en Data Engineering. Expérience significative dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data à grande échelle. Expérience dans un environnement fortement réglementé appréciée (banque, assurance, énergie, santé, secteur public). Compétences techniquesLangages et développementPython (expert) SQL (expert) Shell scripting Connaissance d'un langage complémentaire (Java, Scala ou équivalent) appréciée Data EngineeringExcellente maîtrise de : ETL / ELT Modélisation de données Data Lake Data Warehouse Data Mesh (apprécié) Traitement distribué Technologies recherchées : Apache Spark AWS Glue Athena Airflow Control-M Cloud AWSBonne maîtrise des services : Amazon S3 AWS Glue Athena Lambda API Gateway EventBridge CloudWatch IAM Secrets Manager DevOps & DataOpsGit / GitLab Docker Kubernetes CI/CD Terraform ou Infrastructure as Code Monitoring et observabilité Automatisation des tests Gouvernance DataConnaissances solides de : Data Quality Data Catalog Data Lineage Metadata Management Data Governance Framework Data Compliance MéthodologiesAgile Scrum Kanban DevOps DataOps Soft SkillsLeadership technique reconnu. Excellent relationnel et capacité de communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Autonomie et sens des responsabilités. Capacité à fédérer et accompagner les équipes. Rigueur et sens de l'organisation. Curiosité intellectuelle et appétence pour l'innovation.

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