Data Engineer - Confirmé - Banque H/F

Data Engineer confirmé - Data & IA Mission basée à Paris Format hybride Démarrage souhaité : ASAP Durée de la mission : longue durée, Contribuer à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions Data & IA. L’objectif est de garantir la fiabilité, la performance et la scalabilité des pipelines et des solutions mises en production.

Ce que vous allez faire

Participer à la définition des solutions applicatives Data Développer, intégrer et valider techniquement les solutions Concevoir et maintenir des pipelines ETL / ELT (données structurées et non structurées) Mettre en place des chaînes DataOps (CI/CD, déploiement, monitoring) Préparer et mettre à disposition des datasets pour les équipes Data / IA Industrialiser des modèles statistiques et de machine learning Assurer le versionning des données, des modèles et du code Suivre les performances et les coûts des solutions Améliorer en continu les produits et solutions de la squad Collaborer avec les équipes (Data Scientists, Devs, métiers) Documenter les systèmes et processus

Profil recherchéCe qui est attenduExpérience confirmée en Data EngineeringExpérience sur des projets Data / Big Data / IABonne maîtrise des pipelines de données et des problématiques d’industrialisationCapacité à travailler en environnement AgileAutonomie, rigueur et esprit d’équipeCapacité à documenter et structurer ses travauxCompétences techniquesPython (FastAPI, PySpark)SQLETL / ELTCI/CD & DataOps (Docker, Kubernetes, GitHub / GitLab Actions)Bases de données (PostgreSQL, MySQL, Teradata)Tests et qualité de code (Pytest, SonarQube)Observabilité (ELK, Prometheus, Grafana, MLflow)Compétences appréciéesBig Data / Streaming (Spark, Kafka)Expérience en industrialisation de modèles ML, Expérience confirmée en Data Engineering Expérience sur des projets Data / Big Data / IA Bonne maîtrise des pipelines de données et des problématiques d’industrialisation Capacité à travailler en environnement Agile Autonomie, rigueur et esprit d’équipe Capacité à documenter et structurer ses travaux, Python (FastAPI, PySpark) SQL ETL / ELT CI/CD & DataOps (Docker, Kubernetes, GitHub / GitLab Actions) Bases de données (PostgreSQL, MySQL, Teradata) Tests et qualité de code (Pytest, SonarQube) Observabilité (ELK, Prometheus, Grafana, MLflow), Big Data / Streaming (Spark, Kafka) Expérience en industrialisation de modèles ML

EUR

Machine learning Prometheus ETL Intelligence artificielle ELK SGBD SQL Grafana Git Kubernetes Big data Python Autonomie KAFKA MySQL PostgreSQL SonarQube Statistiques Docker

Taux journalier :Salaire selon profil

Pour un grand acteur du secteur bancaire, le consultant interviendra au sein d’une squad dédiée aux usages Data avancés et à l’IA.

L’équipe travaille sur la conception, l’industrialisation et l’amélioration continue de solutions data à forte valeur ajoutée, avec des enjeux autour des pipelines de données, du machine learning et de la mise en production.