Lead Data Engineer GCP F/H

Descriptif du poste:\n\nVotre mission\nDans le cadre du développement d’une plateforme de données dédiée à la personnalisation des services numériques, nous recherchons un Lead Technique Data expérimenté, spécialisé dans les architectures de traitement de données en temps réel et l’environnement Google Cloud Platform GCP.\nVous interviendrez sur la conception et la mise en œuvre d’une plateforme destinée à centraliser, transformer et exploiter des flux de données pour alimenter des modèles de Machine Learning et améliorer la pertinence des services de personnalisation.\nVéritable référent technique, vous orienterez les décisions d’architecture, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Engineering dans le développement de solutions performantes, évolutives et robustes.\nCe poste nécessite une double expertise : une maîtrise approfondie des architectures de traitement de données en temps réel, au-delà de la simple utilisation de Kafka, et une expérience significative sur GCP.\nVos responsabilités principales\n- Définir et faire évoluer l’architecture technique de la plateforme, en intégrant les enjeux de traitement temps réel, de scalabilité, de résilience et de performance.\n- Concevoir et développer des pipelines de données temps réel et distribués, en s’appuyant notamment sur Kafka, Spark et les architectures événementielles.\n- Piloter l’implémentation des solutions Data sur GCP, notamment avec BigQuery et Dataflow, en garantissant leur fiabilité et leur performance.\n- Participer activement aux développements en Python ou Java, notamment sur les mécanismes d’ingestion, de transformation et de traitement de flux de données.\n- Orienter les choix d’architecture et les bonnes pratiques d’ingénierie, en assurant la cohérence entre les systèmes sources, la plateforme de données et les composants de personnalisation.\n- Accompagner techniquement les Data Engineers, réaliser des revues de code et contribuer à la résolution des problématiques complexes.\n- Garantir la qualité, la disponibilité et l’exploitabilité des données utilisées par les modèles de Machine Learning, tout en contribuant à l’amélioration continue des solutions.\n\nProfil recherché:\n\n- Diplômé d’une école d’ingénieur, d’un cursus universitaire ou d’un mastère spécialisé en informatique, Data Engineering, Cloud Computing ou systèmes distribués.\n- Vous justifiez d’au moins 10 ans d’expérience professionnelle (hors stage et alternance) en ingénierie des données, dont une expérience significative dans un rôle de référent technique ou de Lead Technique.\n- Vous possédez une solide expertise des architectures de traitement de données en temps réel et avez déjà conçu et développé des applications de streaming, au-delà de la simple intégration ou utilisation de Kafka.\n- Vous maîtrisez Google Cloud Platform GCP et disposez d’une expérience concrète sur ses services Data, notamment BigQuery et Dataflow.\n- Vous maîtrisez Python ou Java et possédez de bonnes connaissances des technologies de traitement distribué telles que Spark et Hadoop.\n- Vous comprenez les problématiques de gestion de flux événementiels, de volumétrie, de latence, de qualité des données et d’intégration de pipelines Data.\n- Une connaissance des environnements de personnalisation, de données marketing ou des plateformes alimentant des modèles de Machine Learning constitue un atout.\n- Vous faites preuve de leadership technique, de rigueur et d’un excellent esprit collaboratif. Vous savez argumenter vos choix d’architecture et fédérer une équipe autour de solutions durables.\n- Vous disposez d’un niveau d’anglais B2 minimum, permettant d’évoluer dans un environnement technique international.

nQui sommes-nous ? Constencia accompagne et conseille ses clients dans toutes les étapes de leurs projets d’innovation et de transformation digitale. Nous intervenons auprès des DSI, équipes R&D, équipes produits et métiers sur des secteurs d’activités stratégiques à forte valeur ajoutée. Notre singularité ? Nos équipes sont toutes sensibilisées et formées aux usages utiles et responsables de l’Intelligence Artificielle. Nos ingénieurs optimisent la vélocité des projets auxquels ils participe