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# Data Engineer (H/F)

- **Company:** Winside Technology
- **Location:** Lyon, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Databases, Data Governance, Data Warehousing, Python (Programming Language), PostgreSQL, MongoDB, NoSQL, Data Mesh, SQL Databases, Data Streaming, Google Cloud, Apache Spark, Data Lakes
- **Published:** October 28, 2026
- **Apply:** https://candidat.francetravail.fr/offres/recherche/detail/215SBQH

## About the Role

Minimum 3 à 5 ans d'expérience en tant que Data Engineer (hors stage et alternance)
Une excellente maîtrise des langages de traitement de données (Python, SQL, Spark.)
Une connaissance approfondie des outils ETL/ELT, des bases de données (PostgreSQL, MongoDB, etc.) et des architectures distribuées
Une expérience sur des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP) et des outils d'orchestration (Airflow, dbt, etc.)
Une sensibilité à la qualité des données, à la sécurité et à la gouvernance (RGPD, anonymisation, etc.)
Un anglais professionnel, indispensable dans les environnements techniques internationaux
Une posture proactive, rigoureuse et orientée solution

Les petits + :

Intégrer notre communauté d'experts techniques, dans laquelle tu pourras apprendre et être force de proposition pour l'amélioration continue de l'application., * Analyser, exploiter, structurer des données

## Description

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, scalables et sécurisés
Collecter, transformer et intégrer des données issues de sources hétérogènes (APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers, etc.)
Mettre en place des architectures data (data lake, data warehouse, data mesh) adaptées aux besoins métiers
Optimiser les performances des traitements et garantir la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données
Collaborer avec les Data Scientists, Analysts et Product Managers pour répondre aux cas d'usage data
Industrialiser les modèles et les flux de données dans des environnements cloud ou on-premise
Assurer la surveillance, le monitoring et le support des plateformes data
Participer à la veille technologique et à l'amélioration continue des outils et pratiques data engineering, Un premier échange pour faire connaissance
Un entretien RH
Un échange technique suivi d'un entretien de direction
Une proposition d'embauche