Data Engineer Python / Spark - Plateforme IA - F/H

Descriptif de la société
INGENIANCE est une ESN spécialisée en finance de marché, banque et assurance depuis plus de 18 ans. Nous accompagnons les grands acteurs bancaires et assurantiels français sur leurs projets les plus critiques, avec une expertise reconnue en Craft Development, Big Data, Cloud/DevOps et Agilité. Rejoindre Ingéniance, c'est intégrer une communauté d'experts, être accompagné par un management de proximité et construire son parcours sur des missions à forte valeur ajoutée. Build your success!
Contexte de la mission
Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Data Engineer confirmé, pour rejoindre une équipe qui construit les socles de données au service de l'intelligence artificielle.
Vous participerez à la mise en production de cas d'usage IA à forte valeur ajoutée, en lien étroit avec les équipes Data Science.
Vos missions :

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables pour alimenter les cas d'usage d'IA.
• Architecturer des flux batch et streaming fiables, traçables et conformes.
• Collaborer avec les équipes Data Science / ML pour transformer les modèles en services de production (MLOps).
• Optimiser les performances des bases et entrepôts de données (SQL, NoSQL, data lake).
• Mettre en place l'observabilité : monitoring, alerting, logging et métriques.
• Garantir la sécurité des flux et la gouvernance de la donnée (catalogue, lineage).

Environnement : Python, PySpark, Scala/Java, Spark, Kafka, Oracle, Clickhouse, S3, Airflow, Dagster, Docker, CI/CD.
Vous êtes recruté en CDI cadre chez Ingéniance, au sein d'une communauté d'experts de la data et de la finance.
Profil recherché
Vous êtes diplômé d'une école d'ingénieurs ou d'un master (BAC+5) et justifiez d'une expérience solide en data engineering. Vous maîtrisez Python (pandas, PySpark), SQL (optimisation, OLAP) et Apache Spark, et connaissez Kafka, Scala ou Java. Vous avez pratiqué l'orchestration (Airflow, Dagster), Docker et les chaînes CI/CD, ainsi que les bonnes pratiques MLOps. Des notions de sécurité et de gouvernance des données sont un plus. Rigueur, sens du collectif et goøt du travail avec les équipes Data Science sont essentiels.
Informations complémentaires
Conformément à la réglementation, et à notre politique d'égalité professionnelle, tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Ref : O-RPIRS