Tech Lead Data Engineer - Gcp - Python - Industrialisation & Genai Documentaire H/F
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Role details
Tech stack
Job description
Notre client structure une Data Factory ambitieuse autour dâune stack GCP moderne et de cas dâusage GenAI appliquĂ©s Ă lâexploitation de corpus documentaires massifs, dans un environnement fortement rĂ©glementĂ© (traçabilitĂ©, conformitĂ©, qualitĂ© de la donnĂ©e non nĂ©gociables).
Lâorganisation fonctionne en feature teams pluridisciplinaires (Data Engineers, Data Scientists, profils Platform, Product Owner). Tu prends le lead technique de lâune dâelles.
Le sujet du moment nâest pas de produire plus de pipelines : câest de hausser le niveau dâindustrialisation. Le client a identifiĂ© en interne un besoin fort de normalisation - design patterns, architecture hexagonale, propretĂ© et testabilitĂ© du code. Tu es lĂ pour incarner ce standard et le diffuser dans lâĂ©quipe.
Tes responsabilités
- Porter le lead technique dâune feature team pluridisciplinaire : arbitrages dâarchitecture, revues de code, montĂ©e en compĂ©tence de lâĂ©quipe
- Concevoir et industrialiser des pipelines de traitement de données et de documents à grande échelle sur GCP
- Poser et faire vivre les standards de qualité : design patterns, architecture hexagonale, tests, CI/CD, Infrastructure as Code
- Contribuer aux chaßnes de traitement à base de LLM (extraction, structuration et génération documentaire à partir de corpus existants)
- Ăchanger directement avec les Ă©quipes mĂ©tier et Product pour cadrer les besoins, y compris en anglais
- Ătre le point de repĂšre technique de lâĂ©quipe : trancher, expliquer, documenter, * DĂ©marrage : dĂšs que possible
- Projet long, dans une organisation en croissance sur ses sujets data & IA
- Processus court : 1 à 2 entretiens techniques cÎté client, complétés par un exercice technique
Pourquoi EverâT ?
Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. ProgrÚs. Engagement.
Tu bĂ©nĂ©ficies dâun suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), dâun accĂšs Ă des formations continues, dâĂ©vĂ©nements rĂ©guliers (TâTime, TâCoached, TâCast) et du programme SalariĂ© DiversifiĂ© pour dĂ©velopper tes projets perso ou business en parallĂšle.
Requirements
Profil recherchĂ©Le profil attenduIndispensableSolide expĂ©rience de Data Engineering en environnement cloud, avec une maĂźtrise rĂ©elle de GCP (une trĂšs forte polyvalence cloud avec appĂ©tence GCP peut se discuter)Python de niveau ingĂ©nieur logiciel, pas seulement scriptingDesign patterns et architecture hexagonale : tu sais expliquer pourquoi tu structures un projet comme ça, pas seulement lâappliquerCulture forte de lâindustrialisation : tests, qualitĂ© de code, CI/CD, TerraformExpĂ©rience de lead technique ou de rĂ©fĂ©rent·e sur une Ă©quipe pluridisciplinaireAnglais professionnel Ă lâĂ©crit et Ă lâoralApprĂ©ciĂ©Orchestration de workflows conteneurisĂ©s (Argo Workflows ou Ă©quivalent)Exposition Ă des chaĂźnes GenAI / LLM en production (RAG, traitement documentaire)ExpĂ©rience en environnement soumis Ă de fortes contraintes de conformitĂ©Le mindset qui fera la diffĂ©renceLe client est trĂšs clair sur ce point : il cherche quelquâun dâhonnĂȘte et dâhumble techniquement., * Solide expĂ©rience de Data Engineering en environnement cloud, avec une maĂźtrise rĂ©elle de GCP (une trĂšs forte polyvalence cloud avec appĂ©tence GCP peut se discuter)
- Python de niveau ingénieur logiciel, pas seulement scripting
- Design patterns et architecture hexagonale : tu sais expliquer pourquoi tu structures un projet comme ça, pas seulement lâappliquer
- Culture forte de lâindustrialisation : tests, qualitĂ© de code, CI/CD, Terraform
- Expérience de lead technique ou de référent·e sur une équipe pluridisciplinaire
- Anglais professionnel Ă lâĂ©crit et Ă lâoral
Apprécié
- Orchestration de workflows conteneurisés (Argo Workflows ou équivalent)
- Exposition Ă des chaĂźnes GenAI / LLM en production (RAG, traitement documentaire)
- Expérience en environnement soumis à de fortes contraintes de conformité
Le mindset qui fera la diffĂ©rence Le client est trĂšs clair sur ce point : il cherche quelquâun dâhonnĂȘte et dâhumble techniquement. Savoir dire « je ne sais pas, voilĂ comment je mây prendrais pour le savoir » vaut mieux que de broder. Autonomie, franchise, capacitĂ© Ă porter un avis technique sans lâimposer., Anglais Intelligence artificielle RĂ©alisation de patrons de conception Google cloud platform Gestion des donnĂ©es Python Autonomie
Benefits & conditions
Taux journalier :Salaire selon profil
About the company
EverâT - SociĂ©tĂ© de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un·e Tech Lead Data Engineer pour piloter techniquement une feature team data au sein dâun grand groupe international.
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