Offre d'emploi Data Engineer Python / Spark / DataOps/ MLOPS
Paris
CELAD
Le poste Data Engineer Python / Spark / DataOps/ MLOPS
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Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes.
Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu’à leur suivi en production.
Vos principales missions seront les suivantes :
Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées.
Préparer des datasets exploitables pour des usages d’exploration, d’analyse avancée, de data science ou de machine learning.
Participer à l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning.
Mettre en œuvre les chaînes d’intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps.
Versionner les données, les modèles et le code.
Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements.
Contribuer à l’amélioration continue des produits et solutions de la squad.
Participer aux phases d’intégration, de recette technique et de mise en production.
Surveiller les processus existants, identifier les axes d’amélioration et fiabiliser les traitements.
Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre.
Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.
Profil recherché
Vous disposez d’une expérience confirmée en Data Engineering, idéalement acquise dans un environnement data avancé, IA, data science ou plateforme analytique.
Vous êtes à l’aise sur la conception de pipelines data, l’industrialisation de traitements et le suivi de solutions en production.
Compétences techniques attenduesLangages : Python, SQL.
Frameworks Python : FastAPI, PySpark.
Data Engineering : ETL / ELT, Spark, pipelines batch, préparation de datasets.
Bases de données : PostgreSQL, Teradata, MySQL.
Big Data / Streaming : Spark, Kafka appréciés.
Qualité de code : Pytest, SonarQube.
CI/CD & MLOps : Docker, Kubernetes, GitHub Actions, GitLab Actions.
Observabilité : ELK, Prometheus, Grafana, MLflow.
Versioning : code, modèles, données.
Monitoring : performance, qualité, coûts.
Bonne autonomie dans un contexte innovant et rythmé.
Capacité d’adaptation à des sujets exploratoires ou en construction.
Sens du travail en équipe.
Respect des bonnes pratiques de développement, de documentation et d’industrialisation.
Communication claire avec les équipes techniques, les équipiers de la squad et les utilisateurs.
Capacité à accompagner les utilisateurs et à vulgariser les travaux réalisés.
Environnement de travail
L’environnement est orienté :
Data Engineering : pipelines, datasets, qualité et fiabilisation des traitements.
DataOps / MLOps : CI/CD, monitoring, versioning, déploiement et suivi en production.
IA / Machine Learning : préparation de données, industrialisation de modèles, suivi de performance.
Cloud-native / containerisation : Docker, Kubernetes, GitHub/GitLab Actions.
Observabilité : ELK, Prometheus, Grafana, MLflow.
Collaboration squad : échanges réguliers avec les développeurs, data engineers, data scientists, utilisateurs et interlocuteurs métier.
Le poste convient à un profil qui souhaite intervenir sur des sujets data modernes, avec une forte exigence d’industrialisation, de qualité, de documentation et d’amélioration continue.
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