Data Engineer H/F

Détail du poste

Vous rejoindrez un acteur majeur du secteur bancaire pour participer à la conception et la mise en oeuvre d'une stratégie complète de gestion et de valorisation des données. Dans un environnement hybride alliant infrastructure On Premise et Cloud, vous piloterez les différentes étapes du cycle de vie des données : ingestion, transformation, optimisation et mise à disposition pour les besoins analytiques des clients internes et externes.

Cette mission s'inscrit dans un contexte de modernisation technologique et de conformité renforcée, où la qualité, la sécurité et la gouvernance des données sont des enjeux critiques. Vous travaillerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists) en méthodologie Agile, en vous appuyant sur les meilleures pratiques du secteur.

Responsabilités :
- Concevoir, développer et maintenir des flux de données robustes, scalables et performants, capables de traiter des volumes importants et des sources hétérogènes
- Assurer l'ingestion, la transformation et l'optimisation des données selon les normes de qualité et de sécurité en vigueur
- Implémenter et administrer des architectures de données : Data Lake, Data Warehouse et Datamarts, en optimisant la performance et la maintenabilité
- Modéliser les données de manière à répondre aux besoins analytiques spécifiques et aux exigences réglementaires du secteur
- Collaborer étroitement avec les Data Analysts et métiers pour traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques adaptées
- Contribuer à la conception des dashboards et outils de dataviz en assurant la fiabilité et la pertinence des données sous-jacentes
- Piloter en autonomie les projets confiés, de la phase de conception à la mise en production et au support
- Mettre en place et documenter les bonnes pratiques en matière de gouvernance, de qualité, de sécurité et d'industrialisation des traitements
- Assurer le RUN des processus et modèles en production, gérer les évolutions et optimiser les performances
- Développer et tester des prototypes basés sur des algorithmes de Machine Learning pour exploiter des modèles prédictifs
- Conduire une veille technologique active et proposer des évolutions d'architecture alignées avec la stratégie data de l'organisation

Télétravail : 2 jours par semaine
Localisation : Guyancourt

Profil :
Indispensables :
- Expérience confirmée (minimum 4 à 5 ans) en Data Engineering ou domaine connexe
- Maîtrise des processus d'ETL/ELT : ingestion, transformation, nettoyage et optimisation de données
- Solide connaissance des architectures data : Data Lake, Data Warehouse, Datamarts
- Expérience avec des environnements d'infrastructure mixtes (On Premise et Cloud)
- Maîtrise d'au moins un outil de big data ou de traitement data (Spark, Hadoop, Kafka, ou similaire)
- Compétence en modélisation de données relationnelles et dimensionnelles
- Connaissance éprouvée des normes de gouvernance, qualité et sécurité des données
- Autonomie, capacité à piloter des projets en toute responsabilité et à travailler en équipe multidisciplinaire
- Très bonne communication et aptitude à documenter les solutions techniques
- Anglais technique courant (lecture/rédaction de documentation)

Fortement appréciés :
- Expérience en environnement Cloud (AWS, Azure ou GCP)
- Connaissance des bases de données NoSQL et technologies d'analyse (Elasticsearch, MongoDB, etc.)
- Familiarité avec les outils de orchestration et de workflow (Airflow, Luigi, ou équivalent)
- Expérience en Machine Learning ou data science et compréhension des algorithmes prédictifs
- Expertise en dataviz et outils BI (Power BI, Tableau, Looker)
- Pratique de la méthodologie Agile/Scrum
- Connaissances en cybersécurité et conformité réglementaire (notamment secteur bancaire)
- Expérience avec des outils de versioning et d'intégration continue (Git, CI/CD)
- Capacité à innover et à proposer des solutions architecturales nouvelles