Senior Data Engineer

EPSA est un groupe européen spécialiste de la performance, présent dans plus de 40 pays et fort de 5 000 collaborateurs. Nous accompagnons les organisations privées et publiques dans l’amélioration de leurs performances financières, opérationnelles et environnementales grâce à des expertises complémentaires : optimisation des charges sociales et fiscales, financement de l’innovation, achats, transformation et transition énergétique.

Au sein du groupe, EPSA Tax est l’entité dédiée à l’optimisation et à la sécurisation des charges sociales et fiscales. Nos équipes interviennent sur des sujets à forte valeur ajoutée tels que l’AT/MP, la fiscalité locale, la TVA, la taxe sur les salaires ou encore la recherche de subventions.

La force d’EPSA Tax ? Bénéficier de la puissance et des perspectives offertes par un groupe international tout en conservant l’agilité, la proximité et l’esprit entrepreneurial d’un cabinet à taille humaine. Un environnement idéal pour développer rapidement son expertise et construire un véritable parcours d’évolution.

Description du poste

EPSA Tax engage une transformation Data et IA structurante. Son patrimoine de données est riche, mais aujourd’hui fragmenté entre le CRM Microsoft Dynamics, des serveurs locaux, des fichiers Excel et différentes sources externes.

Dans ce contexte, nous recrutons un Senior Data Engineer pour construire progressivement un socle Data fiable, gouverné, sécurisé et industrialisable, capable de soutenir les usages métiers et les futurs projets IA.

Vous travaillez en collaboration avec le Lab IA et vous êtes rattaché à la Direction générale d’EPSA Tax. Vous travaillez en lien étroit avec les métiers, les équipes de développement et la DSI Groupe.

Objectif principal du poste

En tant que référent technique Data, vous définissez et mettez en œuvre une trajectoire Data pragmatique, adaptée à la maturité de l’organisation.

Votre rôle associe diagnostic, architecture, construction opérationnelle, qualité des données, gouvernance et leadership technique. Vous restez pleinement impliqué dans la conception, le développement et l’exploitation des premières solutions.

Vous exercez également un leadership technique auprès du Data Engineer / Développeur LLM de l’équipe, sans management hiérarchique.

Définir la trajectoire Data

• Cartographier les sources, les usages, les flux, les propriétaires, les dépendances et les risques prioritaires.
• Définir une architecture Data cible réaliste et évolutive dans l’écosystème Microsoft.
• Évaluer les options Databricks et Microsoft Fabric en fonction des usages, des standards Groupe, des coûts et de leur intégration avec Azure Data Lake.
• Documenter les décisions structurantes et les partager avec le Lead Tech.
• Traduire les choix techniques en impacts concrets en matière de valeur, de risques, de coûts, de maintenabilité et de passage à l’échelle.

Construire et industrialiser le socle Data

• Concevoir et développer les pipelines d’ingestion, de transformation et d’exposition des données.
• Intégrer progressivement les données issues du CRM Microsoft Dynamics, des fichiers, des serveurs locaux, des API, des sources publiques et des documents stockés sur SharePoint.
• Développer des traitements maintenables, testables, observables et réexécutables.
• Assurer la maintenance, les évolutions et la fiabilité des solutions construites.
• Prévenir la dette technique et limiter les dépendances aux traitements manuels ou à quelques personnes clés.

Renforcer la qualité et la gouvernance des données

• Identifier avec les métiers les données critiques et formaliser les règles de qualité et de responsabilité.
• Fiabiliser les données issues de Microsoft Dynamics en mettant en place des indicateurs, des contrôles et des routines de correction.
• Automatiser progressivement les contrôles, les alertes et le suivi de la qualité.
• Structurer la documentation, la traçabilité et l’auditabilité des données.
• Appliquer les exigences de sécurité, de confidentialité et de conformité définies avec les parties prenantes compétentes.

Préparer les usages Data et IA

• Structurer les jeux de données nécessaires aux agents IA, aux cas d’usage RAG et aux automatisations.
• Concevoir un socle de données capable de soutenir les projets d’IA