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# Lead Tech Data Python (H/F)

- **Company:** Jean Michel
- **Location:** Lyon, France
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €45,000.0 - €50,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Data Analysis, Confluence, JIRA, Automation of Tests, Big Data, Code Review, Databases, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), PostgreSQL, SQL Databases, Apache Spark, Git, Data Analytics
- **Published:** August 12, 2026
- **Apply:** https://www.meteojob.com/jobs/56065057

## About the Role

* Vous avez au moins 5 ans d'expérience dans le domaine du développement Python / Data Engineering / Data Science
 * Vous disposez d'une expérience confirmée en développement Python.
 * Vous avez déjà travaillé sur des sujets Data Engineering et/ou Data Analytics.
 * Vous maîtrisez les traitements de données avec Spark.
 * Vous êtes à l'aise avec le développement d'API et les bases de données SQL.
 * Vous appréciez le partage de connaissances et l'accompagnement technique des équipes.
 * Vous êtes reconnu(e) pour votre autonomie, votre rigueur et votre capacité à prendre de la hauteur sur les sujets techniques.

## Description

Véritable référent technique, vous participerez aux choix d'architecture, accompagnerez les développeurs dans leur montée en compétence et contribuerez à la réussite des projets grâce à votre expertise technique.

Vos missions

 * Concevoir et développer des applications orientées data.
 * Développer et maintenir des API ainsi que des traitements de données.
 * Participer à la création d'outils de visualisation et d'analyse.
 * Garantir la qualité des développements via les revues de code et les bonnes pratiques.
 * Accompagner les équipes sur les choix techniques et les sujets d'architecture.
 * Contribuer à l'industrialisation et à l'amélioration continue des projets.
 * Collaborer avec les parties prenantes dans un environnement Agile.

Stack technique

 * Langages & Frameworks : Python, frameworks API, outils de data visualisation.
 * Data & Big Data : Spark, bibliothèques de traitement et d'analyse de données.
 * Bases de données : SQL, PostgreSQL.
 * DevOps & Qualité : Git, CI/CD, tests automatisés.
 * Méthodologie & Outils : Agile, Jira, Confluence.


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