Technical Lead

Tech Lead/Data Engineer

Contexte & profil recherché

Nous recherchons un profil expérimenté, capable non seulement de couvrir les aspects de gestion de bases de données SQL Server (administration, optimisation) mais également d'évoluer vers la construction de pipelines de données, l'architecture cloud/Big Data, et le leadership technique d'une équipe.

Le candidat idéal apprécie le changement, la curiosité technologique, et s'adapte facilement à de nouveaux contextes (outils, usages, organisation). Il/elle sera à la fois
expert SQL Server
et
acteur de la transformation data
(Cloud, Big Data, Data Engineering).

Missions principales

1. Architecture, développement & optimisation des données

• Concevoir et maintenir l'architecture des bases de données (on-premises et cloud) : SQL Server (2019/2022) mais aussi envisager des solutions cloud ou semi-cloud (ex : Azure SQL DB, Synapse, etc).
• Écrire, optimiser des requêtes SQL, procédures stockées, fonctions, pour améliorer les performances.
• Structurer les données de manière efficace, définir les index, partitionnements, et autres techniques d'accélération.
• Analyser les plans d'exécution, diagnostiquer les goulets d'étranglement, ajuster les requêtes/structures en conséquence.
• Concevoir des schémas de données robustes et évolutifs, normalisés ou schémas adaptés (Star, Data Vault, etc) selon les besoins d'analyse.
• Mettre en place et gérer les mécanismes de haute disponibilité / réplication / mirroring / Always On ou équivalents.
• En lien avec les composantes « Data Engineer » : définir et développer des pipelines ETL/ELT, ingestion de données massives ou en temps réel, intégration de données depuis des sources variées (API, logs, IoT, flux temps réel).
• Garantir la qualité, l'intégrité et la gouvernance des données (tests, validation, normalisation, métadonnées).

2. Cloud, Big Data, pipelines & Data Engineering

• Participer ou prendre en charge la migration, le développement ou l'extension d'une plateforme de données cloud (par ex. Azure, AWS ou GCP) ou hybride.
• Définir et implémenter des architectures de data-lake/data-warehouse ou data-mesh selon l'organisation.
• Mettre en place des pipelines de données robustes, scalables, automatisés (ETL/ELT), pouvant traiter des volumes importants, éventuellement en streaming.
• Utiliser ou encadrer l'usage de technologies Big Data ou NoSQL (Hive, Spark, Hadoop, Cassandra, etc) ou du moins avoir une bonne compréhension de ces alternatives.
• Veiller à la mise en place de bonnes pratiques DevOps/DataOps (CI/CD pour les pipelines, versioning, monitorings, automatisation des tests).
• Travailler en collaboration avec les data scientists, les analystes, les équipes métiers pour comprendre les besoins, concevoir les solutions, et fournir une donnée exploitable.

3. Sécurité, sauvegardes, performance & monitoring

• Surveiller les performances et la disponibilité des environnements de données (on-premises et cloud).
• Proposer et appliquer les meilleures pratiques de sécurité, gestion des accès, chiffrement, audit, conformité (RGPD, etc).
• Mettre en place des politiques de sauvegarde/restauration, automatisation, tests de restauration.
• Diagnostiquer et corriger les vulnérabilités ou les incidents de performance.

4. Support applicatif & interaction devops / développement

• Diagnostiquer et résoudre les problèmes liés à l'interaction entre applications (.NET, API, IIS, etc) et les bases de données.
• Collaborer avec les développeurs (C#, ASP.NET, API) pour optimiser la communication base/applicatif, réduire les délais d'expiration, optimiser les requêtes.
• Participer aux revues de code, définir les bonnes pratiques internes (SQL, pipelines, architecture data).

5. Leadership, collaboration, documentation & montée en compétence

• Encadrer ou co-piloter l'équipe data (data engineers, administrateurs, développeurs) : définition des processus, des standards, des KPI, suivi des livrables.
• Être référent technique pour l'équipe : coach, mentor, facilitateur.
• Documenter les schémas de données, les pipelines, les incidents de performance, les bonnes pratiques.
• Favoriser la veille technologique, proposer des améliorations, tester de nouveaux outils ou architectures.
• Communiquer efficacement avec les parties prenantes (équipes métiers, produit, direction technique) : vulgariser les enjeux data, piloter les choix technologiques.

Profil recherché :

Compétences techniques

• Maîtrise de Microsoft SQL Server (versions 2019/2022) : T-SQL, procédures stockées, fonctions, optimisation, indexation, partitionnement.
• Solides compétences en tuning de performance, analyse de plans d'exécution, gestion de disponibilité HA/DR (réplication, mirroring, Always On).
• Expérience en développement applicatif : C# / ASP.NET, compréhension des échanges API/base, performance des requêtes.
• Expérience avec des outils de monitoring et d'analyse : SQL Server Profiler, Performance Monitor, etc.
• Compétences en Data Engineering : pipelines ETL/ELT, ingestion, modélisation de données, entrepôts de données, idéalement avec une ou plusieurs technologies Big Data ou Cloud (ex : Apache Spark, Hive, NoSQL, etc).
• Expérience sur une plateforme Cloud (Azure, AWS ou GCP) ou désir de s'y engager : datalake, data warehouse, data-mesh.
• Bonnes connaissances des méthodes de développement modernes, des notions DevOps/DataOps, automatisation, tests, CI/CD.
• Capacité à encadrer une équipe, à piloter des processus, à définir des standards, et à assurer la montée en compétences.

Qualités personnelles

• Esprit analytique, rigueur, sens du détail.
• Curiosité technologique, adaptabilité, goût du changement et des nouveaux outils.
• Leadership naturel, capacité à motiver, encadrer, et partager les bonnes pratiques.
• Excellente communication : savoir traduire techniquement à la fois avec les équipes internes et les parties prenantes métiers/produit.
• Esprit d'équipe, mais aussi autonomie pour deline architecture ou résoudre des défis techniques complexes.

Expérience & formation

• Niveau Bac + 5 ou équivalent en informatique, ingénierie, data sciences, ou expérience équivalente.
• Expérience significative (par exemple 5 à 8 ans) en développement & data engineering, dont une partie en leadership technique ou encadrement d'équipe.
• Idéalement, avoir occupé un poste de Data Engineer ou administrateur bases de données, pour évoluer vers un rôle Lead.
• Certifications souhaitables : Cloud (Azure, AWS), Big Data, Data Engineering, etc.

Ce que nous offrons

• Un rôle clé dans un environnement en forte croissance, mêlant SQL Server, data engineering, big data, cloud.
• Autonomie et responsabilité : définir des architectures, piloter une équipe, choisir des technologies.
• Un contexte stimulant, adapté au changement, avec une forte part d'innovation.
• Possibilité de monter en compétences sur le cloud, les pipelines temps réel, la modélisation data avancée.
• Culture d'entreprise dynamique, esprit d'équipe, et valorisation de l'innovation technologique.