Senior Data Engineer (F/H)

Dans un contexte de forte croissance et d’investissement sur les sujets Data & IA, Groupe Premium poursuit la structuration de sa plateforme data afin de renforcer les capacités de pilotage, d’optimisation opérationnelle et de valorisation de la donnée au sein du pôle Courtage. 

Rattaché(e) directement au Head of Data & IA, vous rejoignez une équipe Data & IA en pleine accélération et participerez à la construction de la plateforme data qui soutient les activités commerciales, opérationnelles et de pilotage du pôle Courtage. 

Vous travaillez en proximité avec les équipes métiers, les PMOs, et les équipes applicatives pour concevoir, développer et industrialiser les flux alimentant les usages de pilotage, de reporting, de conformité et les futurs cas d’usage IA du Courtage. 

Au-delà du développement de pipelines, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer capable de contribuer aux choix techniques, de challenger les besoins et d’avoir un impact concret sur la construction de notre écosystème data. 

Vos missions principales 

Concevoir et industrialiser les flux de données 

• Concevoir, développer et maintenir les pipelines d’alimentation depuis les systèmes sources du pôle Courtage. 

• Participer aux choix d’architecture de la plateforme data et à la définition des standards techniques. 

• Concevoir et implémenter les règles de transformation et de contrôle des données. 

• Optimiser les performances des traitements et la gestion des volumes de données. 

• Garantir la robustesse, la fiabilité et la maintenabilité des flux en production. 

Modéliser, exposer et activer les données 

• Participer à la conception des modèles de données répondant aux besoins métiers. 

• Construire les tables, vues, jeux de données et couches de restitution nécessaires aux usages analytiques. 

• Accompagner les Data Analysts dans l’exploitation et la valorisation des données. 

• Challenger les besoins métiers et proposer les solutions techniques les plus adaptées. 

• Contribuer à la mise à disposition d’un socle de données fiable pour les usages de pilotage, de reporting et les futurs cas d’usage IA du pôle Courtage. 

• Concevoir et industrialiser l’activation des données dans les outils tiers : CRM, plateformes marketing, outils opérationnels, applications métiers et APIs. 

• Veiller à la fiabilité, à la sécurité, à la traçabilité et au suivi des flux sortants vers ces outils. 

Garantir la qualité, l’observabilité et la maîtrise des coûts 

• Mettre en œuvre les contrôles de qualité, de cohérence et de complétude des données. 

• Participer à l’amélioration continue de la qualité des référentiels et des données métiers. 

• Développer les mécanismes de monitoring, d’observabilité et d’alerting. 

• Contribuer aux analyses d’incidents et aux plans de remédiation. 

• Mettre en place le suivi de la consommation et des coûts de la plateforme data, notamment des capacités Microsoft Fabric et des services Azure associés. 

• Identifier et mettre en œuvre les leviers d’optimisation permettant de maîtriser les coûts sans dégrader le niveau de service. 

• Produire et partager des indicateurs de suivi sur la performance, l’usage et les coûts de la plateforme. 

Développer les pratiques DataOps 

• Utiliser et faire évoluer les pratiques Git, CI/CD et les standards d’industrialisation. 

• Automatiser les déploiements et les processus récurrents. 

• Documenter les architectures, flux, pipelines, modèles de données et interfaces. 

• Participer aux revues de code et à la diffusion des bonnes pratiques au sein de l’équipe Data. 

Contribuer à la stratégie Data & IA du pôle Courtage 

• Participer à la construction des fondations techniques qui permettront le développement des futurs cas d’usage IA du pôle Courtage. 

• Assurer une veille sur les nouvelles pratiques Data Engineering, Microsoft Fabric, DataOps et IA. 

• Être force de proposition sur les améliorations techniques et organisationnelles de la plateforme. 

Votre environnement 

• Microsoft Fabric et OneLake 

• Lakehouse et Data Warehouse 

• SQL, Python et PySpark 

• Git, Azure DevOps et pratiques CI/CD 

• Power BI 

• APIs, connecteurs et mécanismes d’activation de données 

• Monitoring, observabilité et suivi des coûts cloud