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# Tech Lead Data H/F

- **Company:** Groupagora
- **Location:** Nantes, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Amazon S3, Cloud Computing, Code Review, Continuous Integration, Python (Programming Language), DataOps, Apache Spark, Pyspark
- **Published:** July 9, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81095189.html

## About the Role

Environnement techniques :Spark / PySpark (niveau expert).AWS Data : S3, Glue, EMR, Lambda, Kinesis, IAM.Airflow (développement de DAGs complexes).dbt (modélisation, tests, documentation).Python (production, bonnes pratiques).Architecture Data : Lakehouse, Medallion, DataOps, CI/CD.Data Quality & Observabilité.Expérience5 à 10 ans d'expérience en Data Engineering.Expérience confirmée en lead technique ou rôle senior avec mentoring.Connaissance des environnements IoT ou temps réel = gros plus.Soft skillsLeadership naturel, sens du delivery.Capacité à challenger, structurer, décider.Communication claire, esprit d'équipe, autonomie., * 5 à 10 ans d'expérience en Data Engineering.

 * Expérience confirmée en lead technique ou rôle senior avec mentoring.
 * Connaissance des environnements IoT ou temps réel = gros plus.

Soft skills

 * Leadership naturel, sens du delivery.
 * Capacité à challenger, structurer, décider.
 * Communication claire, esprit d'équipe, autonomie., Management d'équipe
AWS
Python
Autonomie
Monitoring

## Description

Nous accélérons la construction de notre plateforme Data nouvelle génération et recherchons un Tech Lead Data capable de structurer, industrialiser et faire évoluer un environnement cloud AWS, orienté IoT, temps réel, pipelines distribués et architecture Data moderne.

Vous jouerez un rôle clé dans la conception, la qualité et la performance de notre plateforme Data, tout en accompagnant les équipes dans la montée en compétence., Architecture & Engineering

 - Conception et évolution de l'architecture Data (Lakehouse, Medallion, streaming, batch).
 - Mise en place et optimisation de pipelines Spark / PySpark sur AWS.
 - Structuration des zones Bronze / Silver / Gold.
 - Définition des standards d'ingestion, transformation, qualité et gouvernance.

Cloud & Industrialisation

 - Développement et optimisation de pipelines sur AWS (S3, Glue, EMR, Lambda, Kinesis).
 - Orchestration via Airflow.
 - Mise en place de dbt pour la modélisation et la transformation.
 - CI/CD Data, monitoring, observabilité, FinOps.

Leadership & Delivery

 - Accompagnement technique des Data Engineers.
 - Revue de code, bonnes pratiques, mentoring.
 - Collaboration étroite avec les équipes Produit, IoT, Software et Data Science., * Airflow (développement de DAGs complexes).
 * dbt (modélisation, tests, documentation).
 * Python (production, bonnes pratiques).
 * Architecture Data : Lakehouse, Medallion, DataOps, CI/CD.
 * Data Quality & Observabilité.


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