Descriptif du poste: 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: Profil recherché : - minimum 3 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