Descriptif du poste:\nSalaire: 75000 \nL'entreprise\nNous accompagnons une entreprise technologique développant une plateforme Data destinée à l'analyse, à la valorisation et à l'évaluation des risques liés aux actifs immobiliers.\nLa donnée constitue une composante centrale de son produit. Dans un contexte de croissance et de montée en maturité technique, l'entreprise souhaite renforcer son équipe avec un Senior Data Engineer capable de structurer son architecture, de fiabiliser ses flux et d'accompagner le développement de nouveaux usages Data et IA.\nLe poste\nVous interviendrez sur la conception, l'industrialisation et la maintenance de l'ensemble des flux de données de la plateforme.\nEn lien direct avec le CTO, le Data Scientist ainsi que les équipes Produit et Business, vous contribuerez à construire une architecture Data fiable, traçable et évolutive.\nLe poste demande à la fois une forte capacité opérationnelle, une vision d'architecture et suffisamment d'autonomie pour avancer dans un environnement technique en cours de structuration.\nVos principales responsabilités\nArchitecture et pipelines Data \n* \nConcevoir, développer et maintenir les pipelines d'ingestion de données. \n* \nIntégrer des données provenant de sources ouvertes, propriétaires, de bases de données ou d'API externes. \n* \nStructurer et industrialiser les flux de collecte, de transformation et de mise à disposition des données. \n* \nParticiper aux choix d'architecture et à l'évolution de la plateforme Data. \n* \nGarantir la fiabilité, la performance et la maintenabilité des traitements. \n* \nAnticiper les besoins de montée en charge et les évolutions du produit. \nEnvironnement AWS \n* \nAdministrer et optimiser l'environnement Data hébergé sur AWS. \n* \nIntervenir sur les réseaux, les bases de données, les fonctions serverless et les différents jobs de traitement. \n* \nConcevoir et développer des fonctions AWS Lambda en Python. \n* \nMettre en œuvre des traitements statistiques à partir de bases de données ou d'API. \n* \nParticiper à l'automatisation, au monitoring et à la sécurisation des différents composants. \n* \nVeiller à la maîtrise des performances et des coûts de l'infrastructure. \nQualité et traçabilité des données \n* \nMettre en place des contrôles permettant de garantir la qualité et la cohérence des données. \n* \nÉvaluer la fiabilité des données et des modèles transmis par des prestataires externes. \n\nProfil recherché:\n\nProfil recherché \n* \nVous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en Data Engineering. \n* \nVous maîtrisez Python appliqué au développement de pipelines et de traitements Data. \n* \nVous disposez d'une expérience concrète dans la conception et l'industrialisation de flux de données. \n* \nVous maîtrisez les principaux services AWS et avez déjà développé des fonctions AWS Lambda. \n* \nVous êtes capable de travailler avec des données provenant de bases, d'API et de sources externes. \n* \nVous maîtrisez SQL et les problématiques liées à la structuration et à l'interrogation des données. \n* \nVous accordez une importance particulière à la qualité, à la traçabilité et à la documentation des données. \n* \nVous êtes capable de prendre du recul sur l'architecture, au-delà de la seule exécution technique. \n* \nVous êtes autonome et à l'aise dans un environnement en cours de construction. \n* \nVous savez communiquer avec des interlocuteurs techniques, Produit et Business. \nEnvironnement technique \n* \nPython \n* \nSQL \n* \nAWS \n* \nAWS Lambda \n* \nBases de données relationnelles \n* \nAPIs \n* \nPipelines d'ingestion et de transformation \n* \nJobs de traitement et fonctions serverless \n* \nMonitoring et contrôle de la qualité des données \n* \nPipelines d'entraînement de modèles \n* \nGit et bonnes pratiques de développement \nLes compétences qui feront la différence \n* \nUne expérience dans la conception d'une architecture Data sur AWS. \n* \nUne bonne compréhension des problématiques réseau, de sécurité et de gestion des accès dans le cloud. \n* \nUne expérience dans la mise en place de systèmes de data quality ou de data lineage. \n* \nUne connaissance des problématiques MLOps et des pipelines d'entraînement. \n* \nUne expérience avec des données géographiques, immobilières, financières ou de marché. \n* \nUne capacité à évaluer la qualité de données fournies par des partenaires ext