En tant que Senior Data Engineer, vous jouerez un rôle central dans la construction et l'évolution de notre plateforme de traitement et de valorisation des données à grande échelle. Véritable référent technique, vous contribuerez à la définition de l'architecture data et à l'industrialisation des traitements permettant d'exploiter efficacement des volumes importants de données hétérogènes. Vos principales responsabilités seront les suivantes : - Concevoir et faire évoluer les modèles de données afin de structurer des sources variées (données géospatiales, statistiques, données d'observation de la Terre, etc.) et garantir leur exploitation optimale. - Définir les standards d'architecture, de qualité et de gouvernance des données, en assurant la traçabilité, le catalogage et la fiabilité des jeux de données. - Développer et maintenir des pipelines de traitement robustes, performants et industrialisés, capables de gérer des volumes massifs de données. - Optimiser les stratégies de stockage, les formats de données et les performances des traitements afin de garantir la scalabilité de la plateforme. - Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps et DataOps : CI/CD, automatisation des déploiements, supervision et observabilité des flux de données. - Réaliser des audits techniques et proposer des axes d'amélioration continue pour moderniser les architectures et les processus existants. - Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA, DevOps et métiers afin de concevoir des solutions adaptées aux besoins actuels et futurs. - Participer à la préparation de l'infrastructure aux usages liés à l'intelligence artificielle et aux nouveaux cas d'exploitation des données. Vous disposez d'une solide expérience en Data Engineering et souhaitez intervenir sur des problématiques techniques ambitieuses mêlant architecture, performance et gouvernance des données. Nous recherchons:  - Expérience significative (5 ans minimum) dans la conception et l'exploitation de plateformes data à grande échelle. - Maîtrise de Python et SQL ainsi que des principes de modélisation de données complexes. - Expertise dans la conception de pipelines batch fiables, résilients et monitorés. - Bonne connaissance des environnements Cloud (AWS, Azure ou GCP) et des services associés. - Expérience des outils et frameworks de traitement distribués tels que Spark, Databricks ou Dask. - Solides compétences en gouvernance des données : qualité, catalogage, lineage, versioning et documentation. - Connaissance des pratiques CI/CD, de la conteneurisation et des environnements Kubernetes/Docker. - Capacité à prendre du recul sur une architecture existante et à proposer des solutions d'amélioration pérennes. - Anglais professionnel permettant d'évoluer dans un contexte international. - Esprit d'analyse et sens de l'organisation. - Forte orientation résultats et amélioration continue. - Curiosité technique et goût pour l'innovation. - Aptitude à travailler dans des environnements multidisciplinaires et à dialoguer avec des interlocuteurs variés. - Force de proposition et autonomie dans la prise de décision. - Sensibilité aux problématiques d'intelligence artificielle et de préparation des données pour les modèles IA. - Expérience dans les domaines géospatiaux, satellitaires ou de l'observation de la Terre. - Connaissance des architectures orientées streaming et des technologies telles que Kafka ou Flink.