Lead Data Engineer

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Tu vas participer à la performance des pipelines data les plus exigeants chez nos clients : migrations cloud massives, data mesh complexes, gouvernance à l’échelle. Tu seras responsable du design, la scalabilité, et la robustesse des solutions. Tu travailleras aux côtés des Business Managers et des équipes techniques, et tu mentoreras les Data Engineers juniors.

Poursuivez votre lecture pour découvrir ce dont vous aurez besoin pour réussir à ce poste, y compris les compétences, les qualifications et l'expérience.
Un rôle double : Architect + Advisor

Tu ne te contentes pas de concevoir ; tu audites les architectures existantes, tu diagnoses les problèmes et tu proposes des stratégies qui tiennent compte des contraintes réelles du client (legacy, on-premise, données sensibles).

Les enjeux concret de ton poste :

Audit & Assessment — Phase de découverte
Architecture data & modernisation
Industrialisation & optimisation
Leadership technique & mentoring
Innovation & veille

Pourquoi MP Data

Rôle de conseil : Tu n’es pas qu’un architecte. Tu audites, tu diagnostiques, tu proposes une solution. Du vrai conseil.
Projets ambitieux & complexes : Clients Fortune 500 avec des challenges. Tu gères des transformations dans des contextes critique.
Environnements réels, pas du green field : Michelin, Airbus, Sanofi, SNCF. Ce sont des usines, des légacies impossibles à remplacer en 1 jour, des contraintes on-prem.
Tech cutting-edge : Lab Innovation propriétaire avec accès aux benchmarks internes ; tu testes les technologies avant de les proposer chez les clients.
Liberté architecturale : chez nos clients, tu as la responsabilité de la tech decision ; c’est rare et c’est puissant.
Équipes fortes : 150+ consultants, peu de candidats passent les tests. Tu seras entouré des meilleurs.
Impact visible & durable : tes projets tournent pour Michelin, Airbus, Sanofi, SNCF. Tu vois la valeur créée. xwjxdcb Et tu restes engagé pour l’optimisation continue.

Formation & expérience

Diplôme d’ingénieur ou Master en informatique (Bac+5) d’une école du top 10Minimum 5 ans d’expérience, dont 3 sur des archi complexes en productionExpérience sur des migrations cloud et des projets à grande échelle

Compétences techniques indispensables

Maîtrise solide de Python et/ou Scala ; Spark/PySpark avancéExpérience sur les modernes data stack : Databricks, Snowflake, ou équivalentConnaissance approfondie d’un cloud public & de l’IaaC avec TerraformImplémentation d’agents & solutions GenAIOrchestration : Airflow ou Dagster en prodUsage approfondi des outils d’assistance au développementBonnes pratiques de développement & d’industrialisation du code

Compétences techniques appréciées

Expérience avec Kafka ou autres systèmes event-drivenDBT pour la transformation ; connaissance des data warehousing best practicesData governance : Data Mesh, data contracts, data cataloging (Atlas, Collibra…)Monitoring & alerting des pipelines dataConnaissance des architectures legacy et on-premise (SSIS, Informatica, Teradata)Connaissance de la compliance et de la sécurité des données (RGPD, AI Act…)

Savoir-être

Rigueur architecturale : tu dis non aux mauvaises solutions de court termePédagogie : tu sais expliquer des décisions complexes aux non-spécialistesCuriosité : tu aimes apprendre, explorer et challenger les approchesPragmatisme : tu comprends que parfait n’existe pas ; l’important c’est la valeurHumilité : tu sais écouter les experts et ajuster ta vision en fonction des insights

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