Offre d'emploi Tech Lead Data xDI/Python/Snowflake/GCP & CI/CD

Responsabilités principales :

Pilotage Technique :

- Définir et faire respecter les bonnes pratiques de développements, de versioning et d'industrialisation des flux data

- Réaliser les revues de code, assurer la cohérence et la robustesse technique des traitements

- Participer à la conception des architectures cibles en lien avec les architectes data et les équipes DSI.

- Contribuer à l'amélioration continue des performances et de la stabilité des pipelines

Conception et industrialisation :

- Concevoir, développer et maintenir des pipelines de collecte, de transformation et de diffusion des données (ETL/ELT)

- Mettre en œuvre les solutions d'orchestration et d'automatisation

- Participer à la migration des flux SAS vers des solutions modernes (ex : Snowflake)

- Veiller à la documentation, à la supervision et au monitoring des traitements

Encadrement et accompagnement :

- Accompagner techniquement les data engineers dans leurs développements et leur montée en compétence

- Promouvoir les bonnes pratiques DataOps (CI/CD, test, observabilité, monitoring)

- Faciliter les échanges entre les équipes data, architecture, sécurité et métier

Gouvernance et qualité :

- Contribuer à la mise en place des standards de qualité, de traçabilité et de sécurité des données

- Collaborer avec le Data Quality Officer sur les sujets de contrôle d'alerting

- Participer à la mise en place de mécanismes de data lineage et de gestion des metadonnées

Expérience :

Expérience sur des architectures cloud data (idéalement GCP)

Expérience confirmée dans l'industrialisation et la mise en production des pipelines data Langages et outils :

- Obligatoires : Python, SQL, Spring Batch

- Data platform : GCP, Snowflake (bonne connaissance apprécié)

- ETL/ELT : XDI

- CI/CD & Infra : Gitlab, Docker, Terraform, Kubernetes

Architectures :

- Architecture Data Moderne (Data Lake/House, Data Mesh, ELT Cloud etc)

- Performance et optimisation des flux

- Sécurité, gouvernance et qualité des données

- Supervision et observabilité