Lead Data Engineer

Groupe Kanbios
Paris, France
5 days ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
2 years minimum
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Amazon Web Services Data Analysis Cloud Computing Continuous Integration Data Architecture Data Systems DevOps Github Identity and Access Management Azure Active Directory Prometheus Autoscaling
+7 more
Grafana Cloudformation Kubernetes Terraform Docker Elk Stack Jenkins

Job description

En forte croissance, nous recherchons un.e Lead Data Engineer pour concevoir et mettre en Ɠuvre des architectures de donnĂ©es robustes et Ă©volutives.

Vous dirigerez notre Ă©quipe technique, optimiserez les systĂšmes de donnĂ©es et collaborerez Ă©troitement avec les Ă©quipes produit, technique et business pour rĂ©pondre aux besoins complexes de gestion et d’analyse des donnĂ©es., * Accompagner et conseiller les clients dans la mise en place de pipelines, de plateformes de donnĂ©es et de transformations de donnĂ©es pour soutenir la crĂ©ation de produits data (tableaux de bord, assets mĂ©dia, etc.)

  • Orienter les clients dans le choix de la meilleure technologie pour rĂ©pondre Ă  leurs problĂ©matiques, ceci en tenant compte de la performance, des coĂ»ts, de la fiabilitĂ© et de l’intĂ©gration Ă  l’existant.
  • S’assurer de la qualitĂ© des donnĂ©es en mettant en place des processus de nettoyage, de transformation et d’intĂ©gration des donnĂ©es.
  • ÉvangĂ©liser les bonnes pratiques en matiĂšre de dĂ©veloppement de pipelines de donnĂ©es, de gouvernance et de sĂ©curitĂ©.
  • Travailler en Ă©troite collaboration avec les Ă©quipes produit, technique et business pour comprendre les besoins en donnĂ©es et fournir des solutions adaptĂ©es.
  • Communiquer efficacement avec les parties prenantes pour aligner les initiatives de donnĂ©es sur les objectifs stratĂ©giques de l’entreprise.

En interne :

  • Participer Ă  la production de contenus afin de favoriser le partage d’expertises, la formation continue de l’équipe et dĂ©velopper une culture Data en interne.
  • Participer Ă  la construction de proposition commerciale et de prĂ©sentations stratĂ©giques.
  • DĂ©velopper des templates de code afin d’accĂ©lĂ©rer les projets et implĂ©menter les meilleures pratiques.
  • Effectuer une veille technique rĂ©guliĂšre pour rester Ă  jour sur les derniĂšres avancĂ©es et innovations dans le domaine de l’ingĂ©nierie des donnĂ©es.
  • Mentorer les membres juniors de l’équipe pour les aider Ă  dĂ©velopper leurs compĂ©tences et Ă  atteindre leurs objectifs professionnels.
  • Contribuer sur des actions de dĂ©veloppement RH et de recrutement.

Requirements

Nous recherchons un(e) candidat(e) titulaire d’un Master en ingĂ©nierie ou informatique (type Epita, Epitech ou Ă©quivalent) avec 5 ans d’expĂ©rience en tant qu’ingĂ©nieur data ou dĂ©veloppeur, dont au moins 2 ans sur des projets Cloud et la crĂ©ation de plateformes de donnĂ©es pour de grandes organisations ou entreprises tech.

Les soft skills essentielles :

  • Écoute active : Comprendre les besoins et les prĂ©occupations des parties prenantes pour mieux y rĂ©pondre
  • Leadership : Diriger et motiver une Ă©quipe technique.
  • Communication : Expliquer des concepts complexes aux parties prenantes non techniques de maniĂšre claire.
  • AdaptabilitĂ© : S’ajuster aux environnements de travail changeants.
  • Esprit critique : Évaluer les situations de maniĂšre critique et prendre des dĂ©cisions basĂ©es sur des donnĂ©es.
  • CuriositĂ© : Rechercher constamment de nouvelles connaissances et innovations dans le domaine des donnĂ©es.

Les hard skills fondamentaux :

  • DevOps :

CI/CD (exemple: Tekton, github action, Argo, jenkins
), IaC (Terraform), Docker, K8S > >

  • Data plateformes, MaĂźtrise de la gestion des ressources avec Terraform (Connaissance d’outils comme CloudFormation est un plus.)

Compétences en monitoring (Prometheus, Grafana), gestion des logs (ELK stack), gestion des droits (IAM dans AWS, Azure AD).

Scaling des ressources : expérience avec des auto-scaling groups, Kubernetes autoscaler.

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