Ingénieur de données/Ingénieure de données

Nous recherchons un(e) Data Engineer pour concevoir des pipelines fiables et accompagner la modernisation des systèmes.

Le/la candidat(e) idéal(e) aura une expertise dans la création et la gestion de pipelines de données, garantira la qualité des données et soutiendra les processus de migration. Ce poste convient à une personne qui aime travailler dans un environnement technique pratique, qui valorise l'intégrité et la conformité des données, et qui apprécie la collaboration inter-équipes pour construire des solutions fiables.

Responsabilités principales :

-Gestion des données, développement de pipelines / ETL :

• Développer, mettre en place et maintenir des pipelines de données;
• Concevoir et mettre en œuvre des workflows de migration de données;
• Assurer la fiabilité et la traçabilité des mouvements de données entre systèmes;
• Développer et maintenir des tests automatisés pour les pipelines;
• Mettre en place des contrôles de qualité pour assurer l'intégrité et la cohérence des données.

-Développement et maintenance des plateformes de données sur-site :

• Gérer et configurer des outils de la chaine de valeur des données : stockage (bases de données, e.g., PostgreSQL), traitement (dbt-core, Airflow), virtualisation (Denodo), lignage, et métadonnées;
• Participer aux opérations de la donnée (DataOps), i.e., gérer et maintenir des éléments de l'infrastructure (CI/CD, IaC, containerisation);
• Participer à la conception et à la documentation de l'architecture, des flux de données et des bonnes pratiques opérationnelles.

-Collaboration et gouvernance :

• Garantir le respect du RGPD et autres réglementations pertinentes; appliquer des politiques et procédures de gouvernance des données;
• Travailler en étroite collaboration avec les Data Analyst/Scientist et les parties prenantes métier pour comprendre les besoins et mettre en oeuvre des solutions;
• Mettre en place, suivre, et contrôler la qualité des tâches externalisées.

Profil

Compétences techniques

-Programmation :

• Excellente maîtrise de Python et SQL;
• Notions de Shell Scripting (Bash);
• Expérience avec les frameworks de tests (pytest) et les outils de documentation (Sphinx).

-Data Engineering / Gestion des données :

• Expérience pratique en ETL/ELT (e.g., Talend), en orchestration de workflows (Airflow) et en bases de données (PostgreSQL);
• Connaissance des outils de suivi de métadonnées et de lignage (e.g., OpenMetadata);
• Expérience en data warehousing notamment avec la virtualisation de données (Denodo).

Compétences comportementales

• Rigueur et esprit analytique : capacité à structurer une démarche d'analyse de manière méthodique; et à produire des résultats fiables dans un cadre réglementé;
• Sens des responsabilités : conscience des enjeux liés à la qualité des données et à la fiabilité des modèles dans un contexte fiscal et institutionnel;
• Autonomie et proactivité : capable de gérer une activité de bout en bout, tout en identifiant de manière autonome les points de blocage ou d'amélioration;
• Capacité à vulgariser des sujets complexes : aptitude à expliquer des concepts techniques à des interlocuteurs non spécialistes (juristes, fiscalistes, opérationnels, etc.);
• Esprit de collaboration : goût pour le travail en équipe multidisciplinaire (data, métier, IT, juridique), avec un bon relationnel et une communication claire;
• Adaptabilité et curiosité : capable d'évoluer dans un environnement en transformation (numérisation, évolution réglementaire, montée en compétence des outils);
• Discrétion professionnelle et éthique : respect des règles de confidentialité et des principes de bonne gestion des données sensibles.

Atouts

• Connaissance des pratiques DevOps dans un contexte data;
• Expérience dans des secteurs réglementés (finance, santé, secteur public);
• Compétences ou intérêt pour l'ingénierie IA (LLM);
• Expérience avec Kubernetes, Docker/Podman, Ansible/Terraform.