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# Lead Tech Data - CDI H/F

- **Company:** Collective
- **Location:** Lyon, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Confluence, JIRA, Code Review, Python (Programming Language), PostgreSQL, Teradata SQL, Apache Spark, Git, Fastapi, Pandas, Pytest, Pyspark, Gitlab-ci
- **Published:** June 5, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=9a6ec5fba7454087

## About the Role

Stack technique Python (FastAPI, Dash, Pandas, PyTest) / PySpark / Scala / PostgreSQL / Teradata / GitLab CI/CD / Git / Jira / Confluence

Impératifs

 * Excellente maîtrise de Python (5 ans minimum)
 * Maîtrise de Spark / PySpark
 * Expérience confirmée en leadership technique
 * Capacité à communiquer avec pédagogie et à encadrer techniquement une équipe, * Autonomie et proactivité
 * Rigueur et fort sens du détail
 * Capacité à travailler en équipe et à communiquer avec des profils variés
 * Force de proposition sur les choix techniques
 * Excellentes capacités organisationnelles
 * Adaptation à des environnements complexes

## Description

Vous interviendrez au sein d'un environnement technique moderne, structuré, agile et tourné vers l'innovation. Ce contexte vous permettra d'apporter une réelle valeur ajoutée, d'influencer les choix techniques et de contribuer à des projets à fort impact opérationnel., Nous recherchons un(e) Lead Tech Data Senior pour intervenir en tant que référent(e) technique au sein d'une équipe agile. Vous participerez à la conception, au développement et à l'évolution d'applications et de pipelines de données en Python, tout en assurant un rôle de leadership technique auprès de l'équipe.

 * Travail en Agile
 * Développement d'API, de dashboards et de pipelines pour analyser et visualiser les données
 * Revues de code régulières et diffusion des bonnes pratiques de développement
 * Cadrage technique des sujets et participation à la définition des besoins
 * Accompagnement des équipes projet et des Product Owners
 * Échanges transverses avec les autres équipes pour implémenter un cadre commun de travail
 * Industrialisation de projets data


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