Rôles & Missions :  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. Profil Attendu : 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.