Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l\'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l\'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l\'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d\'affaires de 27,3 milliards d\'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World\'s Best Companies 2024 » du magazine TIME. Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l\'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d\'avions commerciaux courts et moyen-courriers. * CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace. Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d\'emploi. Dans le cadre de l\'industrialisation et du passage à l\'échelle de nos produits data & IA, nous recrutons un·e Tech Lead Data Engineer. Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineer, Développeurs, UX Designer, Product Manager et Scrum Master, et jouerez un rôle clé dans la construction de nos architectures data et dans l\'industrialisation de nos modèles IA. Missions : Architecture & Pipelines Data : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables, scalables et observables (ingestion, transformation, exposition) - Construire et optimiser notre environnement Data Lakehouse sur AWS (S3, Glue, Lake Formation, Redshift, Snowflake, Iceberg/Delta) - Développer des modèles de données robustes (étoile/constellation, normalisation, modèles sémantiques) DataOps & Qualité : - Mettre en oeuvre les bonnes pratiques DataOps : tests de données, monitoring, alerting, traçabilité, gestion des schémas - Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données sur l\'ensemble des architectures MLOps & IA générative : - Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser les modèles IA - Participer au déploiement, au monitoring et au versioning des modèles ML et IA générative - Contribuer à la mise en place d\'environnements de serving ou fine-tuning de modèles IA générative Infrastructure, CI/CD & IaC : - Déployer des infrastructures data via Terraform et automatiser les pipelines CI/CD avec Gitlab CI - Optimiser les performances, la sécurité et les coûts des composants data sur AWS Collaboration & Documentation : - Application des principes de lisibilité, simplicité et maintenabilité du code (KISS, DRY, séparation des responsabilités, SOLID...) - Participation active aux revues de code et respect des standards internes - Documenter les architectures, workflows et bonnes pratiques Profil recherché : - 3 à 5 ans d\'expérience en Data Engineering, idéalement avec exposition MLOps. - Maîtrise confirmée des architectures data cloud (AWS). - Goût pour la collaboration avec des Data Scientists et Développeurs. - Rigueur, autonomie, sens du service et volonté d\'accompagner la croissance de l\'équipe. - Curiosité pour l\'IA générative et envie de monter en compétences sur les concepts MLOps - Expérience en méthodologie Agile/Scrum (des connaissances de base sur le framework SAFe seraient un plus) Compétences techniques indispensables : - AWS (S3, Glue, Lambda, Step Functions, Redshift, Lake Formation) - dbt, SQL avancé - Python, Terraform, GitLab CI - Docker, bonnes pratiques DataOps Compétences techniques appréciées : - Talend - Snowflake - SageMaker, outils MLOps - Sécurité cloud / gouvernance data...