Basé sur 22 offres pour ce poste (Senior, Île-de-France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 58k€–65k€, médiane 62k€. Cette offre (60k€) est dans la fourchette.
Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 29 offres pour ce poste (Senior, Île-de-France), le marché se situe autour de 500€/j (450€/j–575€/j).
TJM du marché pour Tech Lead (Senior) en région Île-de-France : médiane 500 €/jour, P25–P75 : 450–575 €/jour, n = 29 offres. TJM Python à Paris
Salaire du marché pour Tech Lead (Senior) en région Île-de-France : médiane 62 000 €/an, P25–P75 : 57 500–65 000 €/an, n = 22 offres. Salaire Python à Paris
Baromètre TJM et salaires ITSmartpoint, ESN spécialisée dans la Data et l’IA, recherche un Tech Lead Big Data / Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe Data au sein de la DSI d’un grand environnement SI.
Vous interviendrez sur des enjeux de gestion de l’obsolescence technique, d’optimisation des traitements Big Data et d’accompagnement des équipes Data Engineering, avec pour objectif d’améliorer la performance, la qualité et la pérennité des applications.
Vos missionsEn tant que Tech Lead Big Data, vous serez amené(e) à :
Piloter la gestion de l’obsolescence : auditer les versions des composants applicatifs, identifier les risques et planifier les migrations techniques.
Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement auprès des équipes Data Engineer.
Analyser et optimiser les traitements Big Data afin d’améliorer les performances, de maîtriser les coûts et de contribuer aux objectifs FinOps.
Intervenir sur les développements de données et accompagner la résolution de bugs complexes.
Accompagner les équipes techniques dans leurs choix d’architecture, leurs évolutions technologiques et leurs montées de version.
Collaborer avec les équipes Socle et Infrastructure pour organiser et réaliser les migrations des composants.
Animer les instances de suivi de l’obsolescence et communiquer les risques, les avancées et les recommandations aux équipes de pilotage.
Proposer des orientations techniques et des solutions innovantes pour faire évoluer l’écosystème Data.
Vous disposez d’une solide expérience de minimum 7 ans en Data Engineering et avez déjà exercé un rôle de référent technique ou de Tech Lead dans un environnement Big Data.
Compétences techniques indispensables :
Databricks sur Microsoft Azure : expertise de la plateforme.
Apache Spark, Python et Scala : développement, analyse de code et optimisation des traitements.
Écosystème Azure Data : Azure Data Factory et Azure Data Lake Storage.
SQL, PostgreSQL et modélisation des données.
Power BI : maîtrise de l’environnement de restitution et de visualisation des données.
Architecture Big Data : maîtrise des architectures en couches et des flux de traitement.
CI/CD et déploiement : connaissance de Git, Jenkins, Maven et Ansible.
Compétences transverses :
Excellente capacité d’analyse et de résolution de problèmes complexes.
Maîtrise des bonnes pratiques de développement et des méthodes agiles.
Leadership technique et capacité à accompagner, conseiller et faire monter en compétences les équipes.
Autonomie, dynamisme, rigueur et excellent relationnel.
Capacité à interagir avec de nombreux interlocuteurs et à proposer des solutions pragmatiques et innovantes.
Vous interviendrez sur des enjeux structurants de modernisation du patrimoine applicatif Data, avec un rôle clé dans la performance des traitements, la maîtrise des coûts cloud et la diffusion des bonnes pratiques techniques.
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.
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