Lead Data Engineer
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đŻ En forte croissance, nous recherchons un.e Lead Data Engineer pour concevoir et mettre en Ćuvre des architectures de donnĂ©es robustes et Ă©volutives.
Vous dirigerez notre Ă©quipe technique, optimiserez les systĂšmes de donnĂ©es et collaborerez Ă©troitement avec les Ă©quipes produit, technique et business pour rĂ©pondre aux besoins complexes de gestion et dâanalyse des donnĂ©es.
đ©đ»âđ» Vos missions :
đ Chez le client :
Accompagner et conseiller les clients dans la mise en place de pipelines, de plateformes de données et de transformations de données pour soutenir la création de produits data (tableaux de bord, assets média, etc.)
Orienter les clients dans le choix de la meilleure technologie pour rĂ©pondre Ă leurs problĂ©matiques, ceci en tenant compte de la performance, des coĂ»ts, de la fiabilitĂ© et de lâintĂ©gration Ă lâexistant.
Sâassurer de la qualitĂ© des donnĂ©es en mettant en place des processus de nettoyage, de transformation et dâintĂ©gration des donnĂ©es.
ĂvangĂ©liser les bonnes pratiques en matiĂšre de dĂ©veloppement de pipelines de donnĂ©es, de gouvernance et de sĂ©curitĂ©.
Travailler en étroite collaboration avec les équipes produit, technique et business pour comprendre les besoins en données et fournir des solutions adaptées.
Communiquer efficacement avec les parties prenantes pour aligner les initiatives de donnĂ©es sur les objectifs stratĂ©giques de lâentreprise.
đ En interne :
Participer Ă la production de contenus afin de favoriser le partage dâexpertises, la formation continue de lâĂ©quipe et dĂ©velopper une culture Data en interne.
Participer à la construction de proposition commerciale et de présentations stratégiques.
DĂ©velopper des templates de code afin dâaccĂ©lĂ©rer les projets et implĂ©menter les meilleures pratiques.
Effectuer une veille technique rĂ©guliĂšre pour rester Ă jour sur les derniĂšres avancĂ©es et innovations dans le domaine de lâingĂ©nierie des donnĂ©es.
Mentorer les membres juniors de lâĂ©quipe pour les aider Ă dĂ©velopper leurs compĂ©tences et Ă atteindre leurs objectifs professionnels.
Contribuer sur des actions de développement RH et de recrutement.
Preferred experience
Nous recherchons un(e) candidat(e) titulaire dâun Master en ingĂ©nierie ou informatique (type Epita, Epitech ou Ă©quivalent) avec 5 ans dâexpĂ©rience en tant quâingĂ©nieur data ou dĂ©veloppeur, dont au moins 2 ans sur des projets Cloud et la crĂ©ation de plateformes de donnĂ©es pour de grandes organisations ou entreprises tech.
đ Les soft skills essentielles :
Ăcoute active : Comprendre les besoins et les prĂ©occupations des parties prenantes pour mieux y rĂ©pondre
Leadership : Diriger et motiver une équipe technique.
Communication : Expliquer des concepts complexes aux parties prenantes non techniques de maniĂšre claire.
AdaptabilitĂ© : Sâajuster aux environnements de travail changeants.
Esprit critique : Ăvaluer les situations de maniĂšre critique et prendre des dĂ©cisions basĂ©es sur des donnĂ©es.
Curiosité : Rechercher constamment de nouvelles connaissances et innovations dans le domaine des données.
đ§ Les hard skills fondamentaux :
- DevOps  :
CI/CD (exemple: Tekton, github action, Argo, jenkinsâŠ), IaC (Terraform), Docker, K8Sâš> >
- Data plateformes  :
Architecture
Performances
Monitoring
- Cloud :
MaĂźtrise de la gestion des ressources avec Terraform (Connaissance dÊŒoutils comme CloudFormation est un plus.)
Compétences en monitoring (Prometheus, Grafana), gestion des logs (ELK stack), gestion des droits (IAM dans AWS, Azure AD).
Scaling des ressources : expérience avec des auto-scaling groups, Kubernetes autoscaler.
Solutions serverless: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions.
Stockage/Compute: S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, EC2, Google Compute Engine.
- Big dataâš:
Bdd type Cassandra, HBase, MongoDB
Technologies de stockage et traitement massif de données comme Redshift, BigQuery, Snowflake
- Documentation
CrĂ©ation de schĂ©mas dâarchitecture
Réalisation de documentations techniques
Hard skills complémentaires à maßtriser :
FinOps : Optimisation de requĂȘtes, dry runs, monitoring des coĂ»ts
SecOps : Bonnes pratiques, gestion des rĂŽles, principe du least privilege, zero trust
MLOps : MlFlow, KubeFlow, AirFlow
Gouvernance : Matrice des responsabilités, datacataloging (exemples : Colibra, DataGalaxy)
Recruitment process
1ïžâŁ Un premier Ă©change avec notre Responsable RH pour faire connaissance, Ă©voquer ton parcours, cerner tes motivations mais aussi te prĂ©senter plus en dĂ©tail Kanbios et le poste.
2ïžâŁ Un deuxiĂšme entretien avec notre Data Manager, pour tester tes compĂ©tences Ă travers une Ă©tude de cas.
3ïžâŁ Un troisiĂšme entretien avec Johann, DG de Kanbios.
4ïžâŁ Un RDV de finalisation avec JĂ©rĂŽme Miara, PrĂ©sident de Kanbios.