POSTE : Lead Tech Data Engineer H/F DESCRIPTION : Notre client est un acteur leader dans le développement de solutions de data intelligence BtoB. Vous intégrez l'équipe R&D sous la direction du Chief Data Officer en tant que Manager et Data Engineer : expert des solutions techniques dédiées à l'acquisition et à la création de nouvelles données à forte valeur ajoutée. L'activité de la société repose en grande partie sur le domaine de la Data. En ce sens, les solutions que vous mettrez en place et développerez constitueront la matière première pour le développement des différents produits de l'entreprise. Celles-ci devront donc être fiables, robustes et performantes. En tant que Data Engineer expérimenté et Manager d'une équipe de 5 data engineers, vous serez amené à : - Assurer la maintenance et l'amélioration continue des méthodologies d'importation, de stockage et d'exploitation des données (en optimisant leur fiabilité, pertinence et utilité). - Développer de nouveaux référentiels de données et des solutions d'exploitation. Au niveau global : Développement et amélioration des automates : concevoir et optimiser les automates collectant les données pour l'activité de veille de la société (open data, crawls et scrapping), afin d'alimenter les data lakes. - Référentiels de données : créer et améliorer les référentiels combinant open data et données stratégiques produites par la société. - Ressources techniques : maintenir et perfectionner les ressources techniques soutenant les modèles et automates de data mining et de machine learning, au service des équipes de production et des clients. - Veille technologique : surveiller les innovations en data science et proposer l'intégration des nouvelles technologies Big Data aux solutions de Data Management. - Formation et communication : se former en continu et partager vos connaissances sur les nouvelles solutions. - Management : encadrer, soutenir et contribuer au bien-être et à la performance de votre équipe. - Architecture : concevoir et construire des solutions techniques adaptées aux enjeux et à la roadmap Produit de la société (150 personnes) et du groupe (500 personnes). 3jrs de télétravail, RTT, TR PROFIL : Nous recherchons un profil à la fois expérimenté dans son domaine, en tant que Data Engineer, mais ayant également une expérience confirmée dans des fonctions de Lead/Tech Manager. Il ne s'agit pas de faire du management RH (validation de congés) mais plutôt d'être le point de contact privilégié pour le Chief Of Data (gérant différents services) pour l'équipe Data Engineer, et accompagner celle-ci. EN tant que Data Engineer Expérimenté : - Vous serez architecte et force de proposition pour améliorer, fiabiliser et développer les solutions en place. - Vous développerez de nouvelles solutions permettant à la société d'acquérir de nouvelles données. À ce titre, vous serez en lien avec le CTO du groupe (500 collaborateurs au niveau global) et d'autres architectes afin d'assurer une cohérence globale. En tant que Manager : - Vous serez responsable de la gestion hiérarchique d'une équipe de 5 Data Engineers. À ce titre, vous veillerez au bon fonctionnement de l'équipe, à son bien-être et à sa performance. - En tant qu'architecte et leader technique, vous serez également amené à transmettre et partager vos connaissances pour autonomiser vos collaborateurs et favoriser le développement de votre équipe. Compétences Techniques Requises : - Data Management : Audit de la qualité des données et utilisation d'ETL. - Systèmes Linux : Gestion et administration des conteneurs (Docker, Kubernetes). - Cloud : Gestion des environnements AWS. - Développement / Scripts : - Maîtrise de Python (avec Spark), C#. - DE SOLIDES COMPETENCES EN PYTHON SONT INDISPENSABLES - Développement et actualisation d'API (FastAPI, Flask), FTP. - Écosystème (OSS ou non) : Utilisation de bibliothèques et frameworks Python pour des systèmes d'acquisition et de traitement de données massives. - Versioning et Intégration Continue : Git, CI/CD. - Orchestration : Apache Airflow ou autres orchestrateurs. - Bases de Données : - SQL Server, PostgreSQL ou autres SGBD relationnels. - MongoDB ou Azure Cosmos DB. - ElasticSearch. - Bases de données orientées graphes. Si vous pensez correspondre totalement (ou en très grande partie), postulez que l'on échange ;)