Senior Data Engineer (F/H)
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SQL
Job Description
Contexte : Senior Data Engineer (F/H) pour concevoir et industrialiser des data platforms et des cas Data et IA sur Google Cloud (hybride).
Responsabilités
- Architecturer des pipelines data robustes avec Python, SQL, dbt et Airflow
- Travailler avec BigQuery, Snowflake, Databricks, Kafka et des briques MLOps
- Concevoir la Data Quality, la gouvernance, l’observabilité, l’orchestration et l’optimisation des coûts
- Construire des plateformes de données fiables, performantes et évolutives
- Contribuer à l’industrialisation des usages IA et Data (Data/AI)
- Transformer des datasets complexes en produits data exploitables
- Expérimenter de nouveaux usages de l’IA appliqués à la Data (y compris LLM)
- Développer des plateformes Data & AI cloud-native sur Google Cloud
- Mettre en place des pipelines batch et temps réel à forte volumétrie
- Industrialiser des architectures MLOps et LLMOps
- Concevoir des systèmes RAG connectés aux données métiers
- Intégrer l’IA générative dans des workflows analytics et data engineering
- Participer à des projets mêlant Data, IA, Cloud et Software Engineering
- Construire des plateformes de données pour les grands acteurs de l’assurance
- Accélérer les workflows data
- Construire des assistants IA connectés aux données métier
- Développer des usages RAG et agents IA
- Industrialiser des solutions IA concrètes
Exigences
- Architecturer des pipelines data robustes avec Python, SQL, dbt et Airflow
- Maîtriser BigQuery, Snowflake, Databricks, Kafka ou des outils MLOps
- Penser Data Quality, gouvernance, observabilité, orchestration et optimisation des coûts
- Construire des plateformes de données fiables, performantes et évolutives
- Participer à l’industrialisation des usages IA et Data
- Transformer des datasets complexes en produits data exploitables
- Expérimenter des usages de l’IA appliquée à la Data
- Comprendre ce qu’il se passe sous le capot (pas seulement lancer des jobs)
Technologies
- Python
- SQL
- dbt
- Airflow
- BigQuery
- Snowflake
- Databricks
- Kafka
- MLOps
- Data Quality
- Gouvernance
- Observabilité
- Orchestration
- Optimisation des coûts
- Google Cloud
- Vertex AI
- Docker
- Kubernetes
- APIs LLM
- RAG
- LLMOps
- GenAI
Localisation et organisation
- Localisation : Delaware (hybrid)
- Localisation : Niort
- Rythme : 2 à 3 jours par semaine selon les contextes clients
- Mode de travail : hybride, avec télétravail ancré dans la culture
- Logique d’équipe : équilibre entre proximité d’équipe et flexibilité
Process de recrutement
- Premier échange avec Justine Thiriet
- Entretien RH personnalisée
- PlayOffs techniques avec des Sfeirien(ne)s
- Rencontre avec l’équipe business
- Échange final avec le management local
Informations complémentaires
- Des échanges réguliers avec ton Engineering Manager
- Formations et certifications Google Cloud, Kubernetes et Cloud Native
- Accès privilégié aux retours d’expérience issus des partenariats Google Cloud et Anthropic
- Communauté Data, IA et Cloud active
- Talks, meetups, labs et formations internes toute l’année
- Accès à RAISE, plateforme GenAI interne multi-LLM
- Culture du partage, de l’architecture et du craft
- Revalorisation de salaire chaque année
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