Tech Lead Data Engineer

Data Engineer MLOps (H/F) – Safran Aircraft Engines

Localisation: Montereau-sur-le-Jard (77)
Type de contrat: CDI
Salaire estimé: 45 100 € – 66 800 € brut/an (source : Hellowork)
Niveau d’études: Bac +5
Référence: 2026

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À propos de Safran Aircraft Engines

Safran est un groupe international spécialisé dans les domaines de l’aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l’espace et de la défense. Safran Aircraft Engines, filiale du groupe, est un motoriste aéronautique depuis plus de 110 ans. Avec près de 15 000 collaborateurs répartis sur 31 sites dans 9 pays, l’entreprise conçoit, développe, produit et commercialise des moteurs pour avions civils et militaires, ainsi que pour les satellites.
Dans le cadre de sa transformation digitale, la Division du Support et des Services (après-vente, MRO, pilotage des contrats et support client) accélère ses projets d’amélioration des systèmes d’information, avec une priorité forte sur les enjeux Data et IA. Les développements s’inscrivent dans un framework SAFe, garantissant sécurité, conformité et maîtrise des processus.

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Poste : Tech Lead Data Engineer (MLOps & AWS)

Mission : Rejoindre une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, Développeurs, UX Designers, Product Managers, Scrum Masters) pour construire des architectures data scalables et industrialiser les modèles IA du groupe.

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Missions principales

1. Architecture & Pipelines Data

• Concevoir et maintenir des pipelines data fiables, scalables et observables (ingestion, transformation, exposition).
• Optimiser notre Data Lakehouse AWS :
• S3, Glue, Lake Formation, Redshift, Snowflake, Iceberg/Delta.
• Développer des modèles de données robustes (étoile/constellation, normalisation, sémantique).

2. DataOps & Qualité

• Appliquer les bonnes pratiques DataOps :
• Tests de données, monitoring, alerting, traçabilité, gestion des schémas.
• Garantir qualité, sécurité et gouvernance des données.
• Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les modèles IA.
• Déployer, monitorer et versionner des modèles ML et IA générative.
• Contribuer à la mise en place d’environnements de serving/fine-tuning.

4. Infrastructure, CI/CD & IaC

• Déployer des infrastructures data via Terraform.
• Automatiser les pipelines CI/CD avec GitLab CI.
• Optimiser performances, sécurité et coûts sur AWS.

5. Collaboration & Documentation

• Appliquer les principes KISS, DRY, SOLID pour un code lisible et maintenable.
• Participer aux revues de code et respecter les standards internes.
• Documenter les architectures, workflows et bonnes pratiques.

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Profil recherché :

• Expertise en Data Engineering, MLOps et AWS (S3, Glue, Redshift, Snowflake, etc.).
• Maîtrise des pipelines data (PySpark, Airflow, dbt) et des bonnes pratiques DataOps.
• Connaissance des modèles ML/IA générative et des outils de déploiement (MLflow, Kubeflow).
• Expérience en Terraform, GitLab CI/CD et IaC.
• Sens de la collaboration pluridisciplinaire et rigueur technique.