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# CDI - Lead Technique Data H/F

- **Company:** Hermès
- **Location:** Pantin, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Information Systems, Continuous Integration, Data Governance, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Python (Programming Language), SQL Databases, Google Cloud, Technical Debt, Data Lakes, Kubernetes, Information Technology, Docker
- **Published:** August 4, 2026
- **Apply:** https://espace-emploi.agefiph.fr/jobs/21568486

## About the Role

* Formation supérie ure Bac+5 (école d'ingénieurs ou master universitaire) en informatique, systèmes d'information ou gestion de projet.
 * Environ 10 ans d'expérience en Data Engineering, dont une expérience en tant que référent technique
 * Expérience confirmée en environnement cloud et sur des projets data à forte volumétrie ou criticité
 * Solide maîtrise des langages data (SQL, Python...) et des architectures modernes (data lake, data warehouse, ETL/ELT)
 * Expérience sur au moins une plateforme cloud (AWS, Azure ou GCP)
 * Bonne pratique des outils d'orchestration (Airflow, DBT...) et des environnements CI/CD et de conteneurisation (Docker, Kubernetes)
 * Bonne connaissance des enjeux de qualité, sécurité, performance et gouvernance des données
 * Leadership technique et capacité à accompagner une équipe de Data Engineers
 * Rigueur, esprit analytique et exigence sur la qualité des solutions
 * Excellentes capacités de communication avec des interlocuteurs techniques et métiers
 * Organisation, autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle dans un environnement agile
 * Curiosité et appétence pour les nouvelles technologies data

## Description

Le Lead Technique Data est responsable de la conception et de la fiabilisation des architectures et pipelines de données. En tant que référent technique, vous accompagnez une équipe de Data Engineers et veillez à l'application des bonnes pratiques.
Vos principales responsabilités sont :

 * Concevoir et industrialiser des pipelines de données fiables et scalables (batch & streaming), de la source aux data platforms (warehouse / lake).
 * Définir et faire évoluer l'architecture data en lien avec les équipes architecture et cloud.
 * Encadrer techniquement les Data Engineers et diffuser les bonnes pratiques (qualité, sécurité, performance).
 * Garantir la qualité et la gouvernance des données (tests, traçabilité, documentation, conformité).
 * Collaborer avec les équipes produit et data pour cadrer les besoins et livrer des data products exploitables.
 * Améliorer en continu la plateforme : audit de l'existant, réduction de la dette technique, optimisation des pipelines.


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