Assurer la performance et l?évolutivité des solutions Data & ML : Concevoir et optimiser des pipelines de données robustes et évolutifs (ETL/ELT). Garantir la qualité des données et leur disponibilité pour les modèles de Machine Learning et les équipes métier. Implémenter des solutions scalables pour le traitement de grands volumes de données. Encadrer techniquement une équipe en forte croissance : Accompagner une équipe de Data Engineers et Data Scientists, en participant activement à leur montée en compétences. Fédérer et guider l?équipe dans un environnement collaboratif et motivant. Assurer l?adoption des meilleures pratiques de développement (DevOps, CI/CD, tests automatisés, monitoring). Aligner les solutions Data avec les standards technologiques du groupe : Veiller à la cohérence des solutions avec les stratégies globales de l?entreprise. Introduire des standards modernes comme l?Infrastructure as Code, l?observabilité et le monitoring avancé. Roadmap produit et décisionnel : Collaborer avec les Product Owners pour prioriser les fonctionnalités liées à la gestion et au traitement des données. Assurer les choix architecturaux et techniques clés pour garantir la sécurité, la scalabilité et les performances des systèmes. Interopérabilité et standardisation : Travailler avec les autres Tech Leads et équipes transverses pour une intégration fluide des solutions au sein de l?écosystème global. Standardiser les pratiques liées aux pipelines de données et au MLOps. Supervision de la production et amélioration continue : Assurer la stabilité et la fiabilité des systèmes de données en production. Participer activement aux revues de code (MOB programming, pair reviews) pour maintenir un haut niveau de qualité technique. Être force de proposition pour des initiatives d?amélioration continue. Support et relation utilisateurs : Être le point de contact clé pour les utilisateurs finaux, comprendre leurs besoins et garantir leur satisfaction. Former les parties prenantes à l?utilisation des solutions déployées. L'équipe, actuellement composée de 5 collaborateurs, est en forte expansion avec des recrutements en cours pour répondre aux objectifs ambitieux du projet. Vous évoluerez dans un cadre mêlant innovation, technologies avancées et défis stratégiques, avec une véritable autonomie pour construire des solutions Data & ML d?envergure. Expertise confirmée en ingénierie des données (5+ ans) avec une solide maîtrise des technologies Cloud (AWS, GCP ou Azure). Compétences avancées en Python, Spark, Kafka, SQL ou outils de traitement des données distribuées. Expérience en MLOps et dans la mise en ?uvre de pipelines automatisés. Leadership technique et capacité à encadrer une équipe technique. Forte capacité à communiquer, à collaborer et à prendre des décisions stratégiques. Profil candidat: Expérience significative (5+ ans) en développement back-end, avec une expertise confirmée en Python. Solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP), avec une maîtrise des outils clés : BigQuery, Pub/Sub, Cloud Run, Firestore, IAM, Terraform. Connaissance approfondie des architectures modernes : Event Sourcing, CQRS, API REST. Expérience en DevOps et gestion de pipelines MLOps (déploiement de modèles, monitoring, scalabilité). Forte appétence pour l?intelligence artificielle et ses applications industrielles. Langages : Python (avancé). Cloud : GCP (BigQuery, Pub/Sub, Cloud Run, etc.). DevOps : CI/CD, tests automatisés, Infrastructure as Code (Terraform). Architectures : Event Sourcing, CQRS, API. Leadership naturel et capacité à motiver une équipe technique. Excellentes compétences en communication et collaboration interdisciplinaire. Esprit analytique, orienté solutions et innovation. Garantir le déploiement stable et scalable des solutions MLOps. Assurer la livraison de fonctionnalités clés, alignées avec la roadmap produit. Maintenir une infrastructure conforme aux standards technologiques et de sécurité du groupe.