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Publié il y a 3 jours

Data Engineer Senior - Architecte Data & MLOps - Distribution & E-Commerce H/F

Entreprise
Localisation
Paris - 75
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Senior
Rémunération
41,2–67,5 k€/an• Salaire annuelestimation

Salaire du marché

Médiane du marché
55k€
Estimation
50k€fourchette habituelle65k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 54 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 55k€ (50k€–65k€).

Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Senior) en France : médiane 55 000 €/an, P25–P75 : 50 000–65 000 €/an, n = 54 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Vos missions

Concevoir et faire évoluer l'architecture de la plateforme data (data lake / lakehouse, pipelines batch et temps réel) sur un environnement cloud (Azure, AWS ou GCP)
Développer et fiabiliser les pipelines d'ingestion et de transformation à grande échelle (Spark, Airflow, dbt, Kafka)
Industrialiser les modèles de machine learning conçus par les data scientists : déploiement, CI/CD, monitoring, gestion du cycle de vie des modèles (MLflow ou équivalent)
Mettre en place les bonnes pratiques de qualité, de gouvernance et de sécurité de la donnée
Optimiser les performances et les coûts de la plateforme
Accompagner les équipes data science, data analyse et métiers, et encadrer techniquement des profils plus juniors

Profil :
Votre profil

6 à 8 ans d'expérience en data engineering, dont une expérience concrète sur l'industrialisation de modèles ML (MLOps)
Très bonne maîtrise de Python et SQL, et d'un écosystème big data (Spark, Kafka, Airflow, dbt, Snowflake ou Databricks)
Bonne connaissance d'un cloud public, de Docker, Kubernetes, Terraform et des pratiques CI/CD
Sensibilité architecture : capacité à faire des choix techniques structurants et à les défendre
Certifications appréciées : Databricks, AWS/Azure/GCP Data ou ML
Anglais courant

Pourquoi ce poste
Un volume de données et des cas d'usage à fort impact business, une équipe data en croissance et un rôle structurant, avec des perspectives d'évolution vers lead data engineer ou architecte data principal.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • SQL
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Airflow
  • dbt
  • Snowflake
  • Databricks
  • Azure
  • AWS
  • Google Cloud Platform
  • Docker
  • Kubernetes
  • Terraform
  • MLflow
  • CI/CD
  • Machine Learning
  • Data Lake
  • Lakehouse
  • MLOps

Un plus

  • Software Architecture
  • Cloud
  • Monitoring / Observability
  • Anglais
  • Big Data
  • Data Engineering
  • Data Science
  • E-commerce

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Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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Recruteur
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