Senior Data Engineer
Mission Nous recherchons un Data Engineer senior pour optimiser, fiabiliser et industrialiser les pipelines de données qui alimentent nos produits IA. Ton rôle est clé : tu garantis la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées au quotidien par les équipes IA, Produit et DevOps. Responsabilités
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, automatisés et scalables.
- Assurer la qualité, la sécurité et la fiabilité des données sur tout leur cycle de vie.
- Définir et maintenir une infrastructure as code pour les services liés à la donnée.
- Construire et maintenir des dashboards, outils de monitoring et rapports destinés aux équipes internes.
- Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, DevOps et Produit pour garantir la cohérence et la valorisation des données.
- Surveiller et optimiser les performances via des outils d'observabilité (Datadog, Grafana, Prometheus).
- Bac+5 ou équivalent en informatique, data engineering ou IA.
- 5+ ans d'expérience en Data Engineering, idéalement en environnement cloud/IA.
- Excellente maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement (tests, versioning, packaging).
- Très bonne connaissance des bases SQL et NoSQL (PostgreSQL, DynamoDB).
- Expérience solide sur l'automatisation des workflows (Airflow, GitHub Actions, GitLab CI/CD).
- Maîtrise des concepts MLOps, intégration des données dans les workflows ML, monitoring et déploiement.
- Compétences cloud sur AWS ou GCP (S3, Lambda, RDS, Step Functions).
- Connaissance de Docker et des environnements de conteneurisation.
- Rigueur technique et souci constant de qualité.
- Autonomie forte et capacité à prendre en charge un périmètre large.
- Communication claire, structurée, orientée collaboration.
- Capacité à travailler avec des équipes pluridisciplinaires.
- Esprit analytique et sens du détail.
- Expérience démontrée sur des pipelines critiques en production.
- Pratique avancée de l'observabilité data (logs, métriques, alerting).
- Contributions open-source dans l'écosystème data/ML.
- Proactivité dans l'amélioration continue des workflows et environnements data.
- Sensibilité à l'impact environnemental ou sociétal des technologies.
- Langages : Python
- Bases de données : PostgreSQL, DynamoDB
- Pipelines : GitHub Actions, Airflow
- Cloud : AWS (S3, Lambda, RDS, Step Functions), GCP
- Conteneurisation : Docker
- Observabilité : Datadog, Grafana, Prometheus
- MLOps : MLflow, SageMaker
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