Développeur Senior Python spécialisé en audit applicatif et développement d'applications Streamlit, avec une double orientation : audit de l'existant, amélioration de l'existant et définition des bonnes pratiques (architecture, pattern de développement, normes) d'une part et initialisation des premiers développements et accompagnement/supervision du/des développeur(s). L'équipe Data & IA a récemment mis en place une application Streamlit/Snowflake pour mettre à disposition de ses utilisateurs internes une bibliothèque d'extractions à la demande. La mission consiste à auditer cette application (étude du code existant, formaliser des recommandations actionnables, puis contribuer à leur mise en œuvre). La mission inclut également la conception, le développement et la mise en production a minima d'une nouvelle extraction ainsi que l'accompagnement de l'équipe interne sur la mise en œuvre des recommandations et la supervision des premiers développements. Objectif du poste : Garantir la qualité, la sécurité, la maintenabilité et la performance de l'application existante, tout en cadrant le développement futur des prochaines évolutions et autres applications Streamlit robustes, documentées et exploitables en production. Responsabilités détaillées Volet Audit applicatif - Réaliser des revues de code Python et SQL sur l'application existante. - Évaluer la qualité du code : lisibilité, modularité, maintenabilité, gestion des erreurs et respect des standards internes. - Identifier la dette technique, les risques applicatifs et les points de fragilité opérationnelle. - Analyser les performances : temps d'exécution, requêtes SQL, accès Snowflake, traitements Python et consommation de ressources. - Contrôler les aspects sécurité : gestion des secrets, droits d'accès, données sensibles, traçabilité et bonnes pratiques de développement sécurisé. - Documenter les constats, classer les recommandations par criticité et définir un plan de remreédiation priorisé. - Mettre en œuvre les préconisations validées sur l'existant : refactoring, correction d'anomalies, optimisation et amélioration de la documentation. Volet Développement applicatif - Redéfinir les patterns de développement de l'application. - Développer des dashboards de pilotage, d'analyse et de suivi opérationnel. - Intégrer les données Snowflake via SQL et connecteurs Python adaptés. - Optimiser les requêtes SQL et les flux d'accès aux données pour garantir temps de réponse et maîtrise des coûts. - Mettre en place des tests unitaires et tests d'intégration sur les composants critiques - Contribuer à l'industrialisation : Git, branches, revue de code, packaging, configuration et déploiement.
Projet Développement et industrialisation d'une plateforme Data sur GCP permettant l'ingestion, la transformation et la mise à disposition de données pour des outils de recherche et d'analyse métier,. Activités - Concevoir et maintenir les pipelines d'ingestion de données publiques et internes. - Développer et industrialiser les traitements et transformations de données avec SQL, Python et dbt. - Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration avec Argo Workflows / Airflow. - Stocker, structurer et exposer les données via BigQuery et GCS, puis assurer leur connexion aux outils d'analyse métier. - Déployer et maintenir les composants Data sur GCP, notamment via Cloud Run, et gérer les droits d'accès avec IAM. - Industrialiser l'infrastructure avec Terraform et contribuer aux chaînes CI/CD GitLab. - Participer au monitoring, à la gouvernance et à la qualité des données ainsi qu'à l'amélioration de l'expérience utilisateur des outils internes.
Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.
Lead Data Engineer pour prendre en charge et piloter le Consumer Data Hub (CDH), une plateforme unifiée de données consommateurs couvrant plus de 10 pays et des dizaines de millions de profils, permettant l'activation marketing, l'analyse avancée, les prévisions et les capacités d'IA agentique. Vous encadrerez une équipe de 4 data engineers tout en restant fortement technique — en concevant des systèmes, en planifiant les feuilles de route, et en collaborant avec des parties prenantes transverses pour traduire les besoins métier en solutions scalables. Ce poste exige de maîtriser l'équilibre entre le fait d'être un exécutant et celui d'être un leader. Vous rejoindrez une équipe autonome et exigeante, portée par une culture d'excellence technique et de respect mutuel. Si vous êtes animé par le sens de la responsabilité et que vous aimez construire des choses qui comptent à grande échelle — ce poste est fait pour vous. Responsabilités principalesLeadership technique Piloter l'architecture du projet, l'orientation technique et la vision à long terme Écrire du code de production en Python, SQL et dbt — en conservant des compétences techniques opérationnelles Garantir la cohérence technique entre les composants ; identifier et résoudre les problèmes de performance, de scalabilité et de dette technique Établir des standards de qualité des données, d'observabilité et de pratiques de monitoring Veiller à la conformité de la plateforme et au respect du RGPD Être à l'avant-garde du nouveau paradigme Data Engineering / Product Owner avec le Spec Driven Development assisté par l'IA Développer la stack d'IA agentique déjà mise en place (Cortex, Genie, LangGraph, Phoenix, etc.) Planification et livraison de projet Prendre en charge le plan de projet par trimestre : découper le travail en livrables, maximiser l'exécution en parallèle et ajuster en fonction des nouvelles informations Collecter et synthétiser les besoins auprès des partenaires techniques et non techniques ; les traduire en une feuille de route priorisée Identifier les inconnues en amont, évaluer les risques techniques et les communiquer de manière proactive Définir des métriques et des KPIs pour suivre la santé du projet et étayer les décisions par des données Leadership humain et gestion d'équipe Encadrer et accompagner 4 data engineers — développer leurs compétences, lever les blocages et déléguer efficacement Représenter l'équipe en externe : faire remonter les besoins et partager le contexte en retour Cultiver une culture de responsabilité, d'excellence et d'amélioration continue
Dans le cadre de sa transformation Data et du déploiement de nouveaux services d'intelligence artificielle générative, une équipe Data Science recherche un consultant confirmé pour concevoir et piloter les produits data permettant de suivre l'usage, la performance et la valeur ajoutée de ces services. Missions : - Recueillir et formaliser les besoins métiers - Définir et maintenir un catalogue d'indicateurs et de KPI - Concevoir, fiabiliser et suivre les indicateurs d'usage, de performance, de qualité et de ROI - Structurer, modéliser et documenter les données, sources et flux associés - Concevoir et maintenir des tableaux de bord de pilotage sous Streamlit - Industrialiser les pipelines de données - Mettre en place les contrôles qualité et les mécanismes de supervision - Contribuer aux bonnes pratiques Data et à la gouvernance de la donnée - Réaliser le transfert de connaissances avec les équipes en place - Assurer la continuité des dispositifs existants - Produire un catalogue d'indicateurs validé par les métiers - Produire des dashboards de suivi opérationnels - Documenter et industrialiser les pipelines de données - Documenter les données, les flux et les traitements Profil attendu : Consultant confirmé avec une expérience en Data Engineering, Data Analytics et GenAI. Maîtrise de Snowflake, Pipelines DE données, STREAMLIT, DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker, SQL et Python. Expérience dans la conception et le suivi d'indicateurs, la structuration et la documentation des données et flux, ainsi que l'industrialisation et la supervision des pipelines de données.
Dans le cadre de sa transformation Data et du déploiement de nouveaux services d'intelligence artificielle générative, une équipe Data Science recherche un consultant confirmé pour concevoir et piloter les produits data permettant de suivre l'usage, la performance et la valeur ajoutée de ces services. Missions : - Recueillir et formaliser les besoins métiers - Définir et maintenir un catalogue d'indicateurs et de KPI - Concevoir, fiabiliser et suivre les indicateurs d'usage, de performance, de qualité et de ROI - Structurer, modéliser et documenter les données, sources et flux associés - Concevoir et maintenir des tableaux de bord de pilotage sous Streamlit - Industrialiser les pipelines de données - Mettre en place les contrôles qualité et les mécanismes de supervision - Contribuer aux bonnes pratiques Data et à la gouvernance de la donnée - Réaliser le transfert de connaissances avec les équipes en place - Assurer la continuité des dispositifs existants - Produire un catalogue d'indicateurs validé par les métiers - Produire des dashboards de suivi opérationnels - Documenter et industrialiser les pipelines de données - Documenter les données, les flux et les traitements Profil attendu : Consultant confirmé avec une expérience en Data Engineering, Data Analytics et GenAI. Maîtrise de Snowflake, Pipelines DE données, STREAMLIT, DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker, SQL et Python. Expérience dans la conception et le suivi d'indicateurs, la structuration et la documentation des données et flux, ainsi que l'industrialisation et la supervision des pipelines de données.
