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Envie de relever un nouveau défi autour de la Data et de l'IA ? CELAD vous attend ! 🚀 Vous êtes passionné(e) par la recherche d'information, les architectures data et l'IA générative ? Vous souhaitez intervenir sur des problématiques de volumétrie, d'indexation et de pertinence à grande échelle ? Nous recherchons un Tech Lead Data Retrieval / RAG pour rejoindre un acteur du secteur de l'édition juridique et de la Legaltech, basé à La Défense. Au sein d'une équipe spécialisée dans les services IA, vous contribuerez à la conception du socle data qui alimente des applications intelligentes destinées aux professionnels du droit. 🎯 Votre rôleVous serez le référent technique sur la collecte, l'ingestion, la transformation et l'indexation de corpus documentaires volumineux. Votre objectif : concevoir des pipelines fiables et scalables, tout en optimisant la pertinence des résultats issus de moteurs de recherche hybrides et de systèmes RAG. 🚀 Vos principales missionsIngestion de données : concevoir des pipelines capables de collecter et de traiter des sources hétérogènes, d'assurer le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. Indexation : industrialiser les mécanismes d'indexation et d'embeddings sur des corpus volumineux, en garantissant la fraîcheur et la cohérence des index. Recherche d'information : concevoir des stratégies de recherche combinant recherche lexicale, recherche sémantique, BM25, embeddings et reranking. Optimisation de la pertinence : définir des métriques et des jeux de tests pour mesurer et améliorer la qualité du retrieval. Architecture RAG : structurer la récupération des documents et du contexte transmis aux LLM, en gérant les citations, la déduplication et les fenêtres de contexte. Qualité et traçabilité : mettre en place le versioning des datasets et des index, le lignage des données et des mécanismes de supervision. Sécurité : contribuer à la protection des données, au cloisonnement des traitements et au respect des exigences réglementaires. Leadership technique : accompagner les équipes, promouvoir les bonnes pratiques de développement et contribuer aux choix d'architecture. 🛠️ Environnement techniqueLangages : Python 3.11+, Go apprécié. Recherche et indexation : OpenSearch, Elasticsearch, pgvector, Weaviate, Qdrant, BM25, recherche hybride. IA et NLP : embeddings, sentence-transformers, tokenisation, parsing documentaire, reranking, RAG, LangChain. LLM : OpenAI, Mistral, Bedrock ou technologies équivalentes. Data engineering : PostgreSQL, Airflow, Spark ou équivalents. Infrastructure : Kafka, Redis, Docker, CI/CD, Kubernetes. Tests et évaluation : Pytest, precision, recall, nDCG, MRR.

Missions et responsabilités1. Ontologie et Knowledge GraphConcevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances. Structurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA. Définir la stratégie d'intégration des différentes sources de données. Assurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants. Mettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données. 2. Data Engineering et fiabilitéConcevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances. Garantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation. Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données. Développer les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe. Garantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents. 3. Intégration IA et accès aux connaissancesDéfinir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance. Faciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs. Collaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation. Rationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance. Mesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence. 4. Gouvernance et évolutionDéfinir les règles de gouvernance et de qualité des données. Collaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data. Garantir la cohérence et la mise à jour des connaissances. Préparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.

Nous recrutons pour une entreprise du secteur de l'assurance un ou une Lead Data Engineer pour concevoir, fiabiliser et industrialiser sa plateforme data. Vous combinerez expertise technique, conception d'architecture et accompagnement d'équipe. Vous veillerez à la qualité, à la sécurité et à la performance des données, en lien étroit avec les équipes IT et métiers. Vos missions Pilotage et leadership Accompagner une équipe de Data Engineers et, éventuellement, d'Analytics Engineers Définir et promouvoir les bonnes pratiques en matière de qualité, de documentation, de gestion de versions et de supervision des données Jouer un rôle de référent technique et garantir la cohérence des choix d'architecture, en collaboration avec les équipes DevOps et l'architecte d'entreprise Travailler avec les équipes métiers, notamment en actuariat, finance, gestion des sinistres et marketing, ainsi qu'avec les équipes IT Data engineering Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs Orchestrer les flux de données avec Apache Airflow Modéliser et structurer les bases de données selon les besoins analytiques Garantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données Industrialisation et DevOps Mettre en œuvre les pratiques CI/CD pour les projets data Automatiser les tests, les déploiements et les contrôles qualité Collaborer avec les équipes DevOps et Réseaux sur la gestion et la sécurisation des environnements Superviser les traitements et contribuer à la gestion des incidents data

Pour un grand acteur de l'industrie automobile, nous recherchons un(e) Lead Data Orchestration Engineer Senior, expert(e) Apache Airflow et AWS MWAA, pour piloter l'optimisation et l'évolution d'une plateforme d'orchestration Data à grande échelle. 🎯 Objectif de la mission Faire évoluer une plateforme d'orchestration Data critique afin d'améliorer sa scalabilité, sa résilience, son observabilité et ses coûts d'exploitation, tout en étudiant une éventuelle migration vers une architecture cible plus adaptée. 🚀 Vos missions ✔️ Auditer, optimiser et faire évoluer l'architecture Apache Airflow / AWS MWAA ✔️ Améliorer les performances et la scalabilité d'une plateforme de plus de 200 DAGs en production ✔️ Optimiser les mécanismes d'exécution : Scheduler, Executors, Pools, Triggers, Deferrable Operators ✔️ Faire évoluer les DAG Factories dynamiques et les mécanismes de génération automatisée des DAGs ✔️ Renforcer la résilience des flux : Retry Strategies, Dead Letter Queues, Circuit Breakers, isolation des traitements ✔️ Mettre en place une observabilité de bout en bout : monitoring, métriques, dashboards et alerting ✔️ Sécuriser les environnements : gestion des secrets, IAM et bonnes pratiques AWS ✔️ Étudier les alternatives à AWS MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect ✔️ Définir une architecture cible et piloter une éventuelle migration d'orchestrateur ✔️ Optimiser les coûts d'exploitation et réduire les délais de résolution des incidents ✔️ Définir les standards techniques : Code Reviews, Design Patterns, conventions de développement ✔️ Accompagner les équipes Dev & Ops dans leur montée en compétences et leur autonomie

Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition

Bonjour, Pour le compte de notre client on cherche e Tech Lead Data Product est en charge sur les périmètres de Data Product dont il a la charge : • Coordonner la conception des développements (pipelines, transformations, …) et de la plateforme (logiciel et infrastructure) en conformité avec les standards de l'entreprise (cybersécurité, architecture…) avec les équipes de Gouvernance. • Intervenir comme expert technique et mentor auprès des équipes (développeurs et/ou DevOps, Product Owners…) durant les phases de développement, d'intégration, de déploiement et d'exploitation. • Définir les standards de développement et les bonnes pratiques, valider l'intégration et la conformité des composants tiers, s'assurer de l'application des meilleures pratiques (respect des standards, qualité du code, bonnes pratiques de développement…). Planifier et superviser les sprints de développement. • Définir et mettre en œuvre les stratégies de tests, participer aux revues de code et aux tests. • Garantir la documentation technique et fonctionnelle, ainsi que la préparation opérationnelle. Assurer la sécurité et la performance des développements de de la plateforme, sa maintenabilité et sa résilience, en soutien au Delivery Lead. • Assurer une veille technologique active, proposer et mettre en œuvre des solutions innovantes pour améliorer les produits. Estimer les coûts et les délais pour l'industrialisation, la conformité, le passage à l'échelle et le déploiement. Promouvoir la culture FinOps au sein de l'équipe afin de mettre en œuvre le FinOps by design. • Construire et faire évoluer la feuille de route technique, en cohérence avec les priorités métier. • Piloter la mise en place des outils de monitoring applicatif et infrastructure. • Contribuer activement à la résolution d'incidents techniques complexes et accompagner la gestion du changement. • Traduire les besoins des parties prenantes en exigences techniques et inversement. Compétences demandées : AWS: Confirmé GITHUB: Avancé DATABRICKS: Confirmé Microsoft Azure: Confirmé Github Copilot: Avancé DEVOPS: Confirmé

Contexte : Dans le cadre du développement de sa Data Platform orientée Data Mesh, notre client recherche un Architecte Urbaniste Data confirmé pour accompagner l'évolution de son écosystème Data et répondre aux enjeux de scalabilité, gouvernance, sécurité et intégration de l'IA. Vos missions : Concevoir et modéliser l'architecture de données de la Data Platform. Définir les standards et bonnes pratiques d'architecture Data. Urbaniser et cartographier les flux de données du SI. Concevoir les Data Products, Data Lake et Data Warehouse. Rédiger les dossiers d'architecture (DAT, DAG, cartographies, POS Data). Accompagner les équipes Data Engineering et les squads métiers sur les choix d'architecture. Participer aux instances projets et aux comités d'architecture. Veiller à la cohérence du patrimoine Data et à la maîtrise de la dette technique. Être force de proposition sur les sujets liés à l'IA et à son intégration dans l'écosystème Data. Environnement technique : Data & Architecture Data Mesh Data Lake / Data Warehouse Data Products Data Lineage ETL / ELT Batch & Temps Réel Cloud & Data Platforms AWS Redshift S3 Glue MWAA Lambda SNS / SQS EventBridge Spark Databricks Snowflake Langages & Protocoles SQL Python API REST OData

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Tech Lead hands-on pour une plateforme data de classe mondiale, bâtie selon les principes du Data Mesh sur AWS et dédiée aux activités de marché. Vous êtes le pilier technique d'une équipe distribuée : vous décidez de l'architecture, vous codez les composants critiques et vous tirez l'équipe vers le haut. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre et intégrez notre communauté d'experts. Vos missions : - Assurer le leadership technique d'une équipe de 4 développeurs, dont 2 travaillent à l'international. - Concevoir l'architecture de la plateforme : Data Mesh, microservices, API-first, patterns d'intégration et flux de données. - Développer les composants critiques et les PoC d'architecture en Java / Spring Boot et React / TypeScript. - Définir et faire respecter les standards de code et un SDLC robuste, via les code reviews. - Mentorer les développeurs et favoriser la montée en compétences sur la stack moderne. - Optimiser scalabilité, performance, résilience et sécurité (OAuth2, chiffrement, IAM). - Traduire les besoins métier en solutions techniques avec les chefs de projet et les Business Analysts. - Explorer les usages de LLM et d'agents IA pour exploiter les données en langage naturel. Environnement : Java, Spring Boot, React, TypeScript, Kubernetes (EKS), Helm, Terraform, ArgoCD, GitLab CI, AWS (S3, SageMaker, DataZone, Lake Formation), MongoDB, Spark, ELK. Ref : O-PPRDH

Contexte Dans le cadre d'un programme de migration ECC vers S/4HANA, notre client, acteur majeur du secteur de la défense, recherche un Assistant Lead Data Migration pour épauler le responsable de la migration des données transactionnelles sur le domaine Manufacturing. Missions Assister le responsable de la migration des données transactionnelles sur le périmètre Manufacturing Coordonner une équipe de 12 consultants fonctionnels et 6 développeurs ADM Faire avancer les sujets, gérer les priorités et coordonner la résolution des problèmes Assurer la communication avec le senior management Profil recherché

Contexte :Dans le cadre du développement de sa plateforme Data Groupe, notre client recherche un Tech Lead Data expérimenté pour piloter la conception, le développement et l'exploitation de produits de données temps réel à forte volumétrie. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data : ingestion, traitement streaming, APIs, microservices et mise en production sur un environnement Cloud AWS moderne. Vous jouerez également un rôle majeur dans les choix d'architecture, la définition des standards techniques et l'accompagnement des équipes de développement. Vos missions : Concevoir et développer des solutions de traitement de données temps réel basées sur Apache Flink et Apache Kafka Définir et promouvoir les architectures évènementielles (Event-Driven Architecture) Construire des pipelines de données temps réel et batch robustes et scalables Développer des APIs REST et des microservices documentés (OpenAPI) Mettre en œuvre les services AWS nécessaires aux plateformes Data Garantir la qualité, la sécurité et l'observabilité des solutions Mettre en place les bonnes pratiques CI/CD et DevOps Piloter les revues d'architecture, revues de code et standards d'ingénierie Accompagner et faire monter en compétence les développeurs de l'équipe Assurer le support de production, le suivi des performances et l'amélioration continue Environnement technique : Data StreamingApache Kafka Apache Flink Kafka Streams Event-Driven Architecture Schema Registry Cloud & InfrastructureAWS MSK Amazon Kinesis AWS Managed Service for Apache Flink AWS Lambda API Gateway ECS / EKS S3 IAM APIs & DéveloppementREST APIs OpenAPI / Swagger Microservices DevOps & ObservabilitéGitLab CI GitHub Actions CloudWatch OpenTelemetry Prometheus Grafana SécuritéOAuth2 OpenID Connect (OIDC) IAM Secrets Management

Qui sommes-nous ?Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes dans leurs projets stratégiques autour de la Finance, de la Data, du Cloud, du DevOps et du développement applicatif, en combinant expertise technique, compréhension métier et qualité du delivery. Votre rôleDans le cadre de projets stratégiques de transformation Data au sein d'un environnement bancaire international, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior / Lead spécialisé(e) dans les technologies Apache Spark, Scala et Azure Databricks. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'optimisation de plateformes de traitement de données à grande échelle, notamment autour des données de marché et des reportings financiers réglementaires. Votre rôle couvrira l'ensemble du cycle de vie des traitements Data : ingestion, transformation, contrôle qualité, optimisation des performances, industrialisation et mise en production. Vous contribuerez également aux choix d'architecture et à l'accompagnement technique des équipes. Vos missions principales Data Engineering & Traitement de donnéesConcevoir et développer des pipelines de traitement de données avec Apache Spark et Scala. Collecter, transformer et consolider des données issues de sources multiples. Développer des traitements distribués pour des volumes importants de données financières. Mettre en œuvre des contrôles de qualité et de cohérence des données. Automatiser les traitements de rapprochement et les calculs financiers. Garantir la fiabilité et la traçabilité des données produites. Architecture Data Lake & AzureParticiper à la conception et à l'évolution d'architectures Data Lake sur Microsoft Azure. Mettre en œuvre des solutions Delta Lake selon une architecture médaillon Bronze / Silver / Gold. Développer et maintenir des traitements sur Azure Databricks. Contribuer à l'optimisation du stockage et de l'exploitation des données sur Azure Data Lake Storage Gen2. Participer aux projets de modernisation et de migration des plateformes Data. Performance & Optimisation SparkOptimiser les performances des traitements Spark. Analyser les plans d'exécution et améliorer les stratégies de partitionnement. Réduire les temps de traitement grâce à l'optimisation des opérations de shuffle et des agrégations. Participer aux migrations et montées de version des environnements Spark. Identifier les axes d'amélioration de la performance, de la stabilité et de la maintenabilité des pipelines. Données financières & Reporting réglementaireDévelopper des traitements de calcul et d'agrégation de données financières. Contribuer à la production de reportings réglementaires tels que NSFR et COREP. Participer à la fiabilisation des données de marché et des référentiels financiers. Développer des mécanismes de rapprochement entre différentes sources de données. Garantir la qualité et la non-régression des calculs. Industrialisation & DevOpsIndustrialiser les traitements Data à travers des pipelines CI/CD. Automatiser les tests unitaires et d'intégration. Participer au déploiement des applications sur Kubernetes / AKS. Utiliser Helm pour la gestion des déploiements. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et de livraison. Expertise technique & AccompagnementParticiper aux choix d'architecture et aux orientations techniques. Accompagner les ingénieurs Data dans leur montée en compétence. Réaliser des revues de code et promouvoir les bonnes pratiques de développement. Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts et équipes IT. Animer des ateliers techniques dans le cadre des évolutions et migrations technologiques. Environnement techniqueData Engineering & Big Data Scala Apache Spark Azure Databricks Delta Lake SQL Cloud & Stockage Microsoft Azure Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) Architecture Data Lake Architecture médaillon Bronze / Silver / Gold Bases de données & Restitution ClickHouse OpenSee DevOps & Industrialisation Jenkins GitHub Kubernetes / Azure AKS Helm Oozie CI/CD Développement Java Spring Boot Angular Qualité & Performance Tests unitaires et d'intégration Optimisation Spark Partitionnement et shuffle Monitoring des traitements Qualité et fiabilité des données

Lieu : Nantes sud (44) Salaire : 55 à 60 K€ annuel brut Rythme : 1 journée de télétravail par semaine Nous recherchons pour notre client, un Tech Lead Data & IA dans le cadre d'une création de poste en CDI. VOS MISSIONS : En tant que Tech Lead Data & IA, vous pilotez techniquement les développements de votre périmètre, contribuez directement à la réalisation des solutions et garantissez leur qualité, leur performance et leur fiabilité. Développement et leadership technique Encadrer techniquement les développements, réaliser les revues de code et diffuser les bonnes pratiques. Contribuer directement au développement des solutions et accompagner la montée en compétences de l'équipe. Participer à l'évolution des API et à l'intégration des applications. Contribuer à la modernisation de notre applicatif historique en PHP et à l'intégration de l'IA dans les pratiques de développement. Data Engineering et reporting Participer à la construction et à l'évolution la plateforme Data : alimentation de l'ODS et du Data Lake, pipelines ETL/ELT et modélisation des données. Garantir la qualité, la documentation, la sécurité et la fiabilité des traitements. Développer et superviser les pipelines de données, en assurant leur performance et leur maintenabilité. Participer à la modernisation des outils de reporting pour répondre aux besoins du siège et du réseau. IA et industrialisation Développer et mettre en production des cas d'usage d'IA générative : RAG, agents, interrogation des données en langage naturel et génération de rapports. Préparer les données et intégrer les solutions IA dans l'environnement applicatif. Mettre en place les tests, les garde-fous et les mécanismes de supervision nécessaires à la fiabilité des solutions. Contribuer à la maîtrise des coûts, à la sécurité et à l'amélioration continue des solutions déployées. Qualité et performance Industrialiser les déploiements avec les pratiques CI/CD et les tests automatisés. Mettre en place le monitoring et l'observabilité des applications et des pipelines. Optimiser les performances et les coûts des infrastructures et services utilisés. Challenger les prestataires et contribuer aux choix techniques de son périmètre.

Rejoignez une grande entreprise du secteur de la mobilité et des services de fidélisation pour piloter techniquement une équipe agile dédiée à l'intelligence métier et à la donnée. Dans un contexte de transformation cloud, vous contribuerez à la migration progressive d'une infrastructure traditionnelle BI et Big Data vers la plateforme GCP, tout en assurant la qualité, les bonnes pratiques et le succès des projets critiques. Vous intégrerez une équipe de 6 personnes au sein du pôle BI et rejoindrez un environnement techniquement riche, où les architectures héritées coexistent avec des stacks modernes (Spark, Java, GCP). Votre mission combinera expertise technique poussée, participation aux décisions architecturales, mentorat d'équipe et garantie de la qualité des solutions livrées. Responsabilités : - Piloter techniquement l'équipe agile dédiée aux projets BI et données, en tant que point focal architectural et technique - Participer activement aux décisions d'architecture système et données dans le cadre de la migration vers GCP - Concevoir et valider les solutions techniques, en garantissant les bonnes pratiques de développement et d'infrastructure - Mentorer les membres de l'équipe sur les technologies Big Data (Spark, Java), les patterns cloud (GCP) et les standards de qualité - Assurer la qualité des livrables techniques et la conformité aux standards de sécurité et performance - Collaborer avec les équipes transversales (DevOps, Data Engineering, BI) pour intégrer les outils et processus (CI/CD, monitoring, tests) - Supporter la transition progressive des workloads depuis les systèmes traditionnels vers GCP, en planifiant et validant les migrations - Contribuer à l'amélioration continue des processus et de la stack technique Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Toulouse

Missions : Être la référence technique Data Engineering : définir les standards d'architecture, challenger les choix techniques, industrialiser les pipelines, garantir performance/qualité/sécurité et accompagner les équipes. Profils recherchés : Senior / Expert – Lead Data Engineer / Data Architect / Data Engineering Design Authority Compétences : Architecture Data, batch/streaming, Kafka, Spark, Airflow, Databricks, Snowflake, Cloud, DataOps, gouvernance/sécurité. Anglais B2+

Dans le cadre du développement et de la modernisation de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data disposant d'une expertise forte sur Snowflake et dbt. Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir, développer et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, structurer et valoriser les données de l'entreprise. En tant que Tech Lead, vous serez à la fois référent(e) technique, contributeur(trice) sur les sujets complexes et garant(e) des bonnes pratiques d'architecture, de développement et de qualité des données. Vos principales responsabilités seront : Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme Data autour de Snowflake et dbt. Concevoir des modèles de données robustes, performants et maintenables. Développer et industrialiser les transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser les traitements et structures de données dans Snowflake. Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de développement : Git, code review, CI/CD, tests automatisés, documentation et gestion des versions. Définir les standards de modélisation et de développement Data au sein de l'équipe. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la performance des données. Identifier les problématiques de performance et proposer des solutions d'optimisation, notamment sur Snowflake. Accompagner les développeurs Data dans la résolution des problématiques techniques complexes. Participer aux choix technologiques et aux décisions d'architecture. Contribuer à la mise en place d'une démarche DataOps / CI-CD. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Product Owners et métiers. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'écosystème Data Cloud.

Dans le cadre d'un projet Data stratégique, nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour accompagner la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data dans un environnement technique exigeant. 🎯 Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures Data robustes et scalables Piloter techniquement les développements et accompagner les Data Engineers Concevoir et industrialiser des pipelines de données Intervenir sur des architectures Data temps réel / streaming avec Kafka Développer et maintenir des solutions sur Palantir Foundry Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements Data Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement Assurer la revue de code et accompagner la montée en compétences de l'équipe Collaborer avec les équipes Data, Architecture, DevOps et métiers 🛠️ Environnement technique Indispensables : Kafka Palantir Foundry Solide expertise en Data Engineering Conception de pipelines Data Architecture Data / traitement distribué Python et/ou SQL Expérience en environnement de production Atouts : Kafka Streams / Confluent Spark / PySpark APIs / microservices CI/CD, Git, Docker, Kubernetes Cloud Expérience en lead technique ou en accompagnement d'équipe 👤 Profil recherché De formation supérieure en informatique ou Data, vous disposez d'au moins 7 ans d'expérience en Data Engineering, dont une expérience significative en lead technique. Vous êtes à l'aise dans des environnements complexes et avez une forte capacité à challenger les choix techniques, concevoir des solutions robustes et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre. Une expérience concrète sur Palantir Foundry et Kafka est indispensable.