Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au c?ur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en ?uvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsD éfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & D éveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilit é Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents). Profil candidat: Profil recherchéFormation supérieure Bac+5 en informatique, data ou domaine équivalent. Expérience significative (5 ans minimum) en Data Engineering ou Architecture Data. Expérience confirmée dans des projets d'industrialisation Data à grande échelle. Capacité à encadrer techniquement des équipes et à porter des sujets structurants. Une expérience en environnement bancaire, assurance ou grand groupe constitue un atout. Environnement technique indicatifPython, SQL, Spark, Airflow, Docker, Kubernetes, Git, CI/CD, Data Lake, Data Warehouse, AWS/Azure/GCP, DataOps, Monitoring, Gouvernance des données.