Basé sur 173 offres pour ce poste (Top profil, France, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 47k€–60k€, médiane 52k€. Cette offre (60k€) est dans la fourchette.
Vos missions, en tant que Tech Lead Data Engineering F/H sont :
Dans le cadre de votre mission, vous interviendrez auprès de multiples clients pour concevoir, implémenter et déployer des solutions data solides et évolutives.
Votre rôle :
-Apporter une expertise approfondie en stratégies et architectures de données.
-Contribuer à l'orientation technologique des projets en tenant compte des enjeux métier spécifiques à chaque client.
Vous serez susceptible d'intervenir sur :
-Audit et diagnostic des plateformes et architectures de données.
-Conception d'architectures technologiques et data pour les sujets analytics et IA.
-Pilotage de projets techniques en qualité de Tech Lead.
-Définition et mise en place des principes de data engineering, data modelling et DevOps.
Vos responsabilités :
-Analyse des architectures data existantes sur des environnements cloud et on-premise, puis identifier les axes d'amélioration.
-Proposer et implémenter des architectures conceptuelles et technologiques cibles (data warehouse, data lake, lakehouse) et recommander l'approche adaptée (centralisée, décentralisée, data mesh, hub & spoke) en adéquation avec les contraintes et besoins du client (performances, coûts, sécurité, confidentialité, conformité réglementaire).
-Définir les principes de conception et mettre en place des architectures data conformes aux cas d'usage et aux besoins du client.
-Accompagner la montée en compétence des équipes de Data Engineers/Analytics Engineers et veiller à la qualité des livrables.
-Superviser la mise en oeuvre des pipelines de données (code-based, ETL/ELT) ainsi que la configuration des outils de scheduling et d'orchestration, en veillant au respect des bonnes pratiques de développement (PR, CI/CD, templatisation, containerisation, gestion d'environnements).
-Suivre les évolutions technologiques (offres des cloud providers, frameworks, outils Big Data) et accompagner les clients dans leurs choix stratégiques.
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