Lead Data Platform Engineer (GCP & Kubernetes) (H/F)

Dans un environnement technique en pleine structuration, vous rejoignez une équipe dédiée à la construction et à l'évolution d'une plateforme data moderne.
Votre rôle consiste à intervenir sur des sujets à forte complexité technique, en combinant expertise cloud, orchestration de workloads et engineering data, avec une dimension importante de conseil interne.
Vous contribuerez directement à la mise en place de fondations data robustes :
-Définition et implémentation de solutions distribuées pour le traitement de données (temps réel et différé)
-Mise en place d'environnements conteneurisés pour l'exécution de workloads data
-Structuration d'architectures évolutives adaptées à des volumes importants
Fiabilisation & passage à l'échelle
Vous serez impliqué dans l'optimisation continue des systèmes :
-Industrialisation des déploiements et standardisation des environnements
-Automatisation des processus techniques (provisionnement, déploiement, monitoring)
-Amélioration de la résilience, des performances et du suivi des plateformes
Au-delà de la technique, vous jouez un rôle clé dans la diffusion des bonnes pratiques :
-Accompagnement des équipes dans la montée en compétence sur les sujets plateforme
-Contribution aux décisions structurantes liées aux choix technologiques
-Partage d'expertise via des échanges techniques, retours d'expérience ou expérimentations
Stack & écosystème
-Environnement cloud public
-Orchestration via Kubernetes
-Outils de traitement de données distribués (batch & streaming)
-Frameworks d'industrialisation (CI/CD, Infrastructure as Code)
-Solutions de monitoring et d'observabilité
Ce que vous trouverez
-Un cadre de travail favorisant l'autonomie et l'initiative
-Du temps dédié à l'apprentissage et à l'exploration technique
-Une organisation flexible permettant d'équilibrer projets et développement personnel
-Une culture centrée sur la coopération et la responsabilité
-Expérience avancée en engineering data et plateformes cloud ((batch et streaming) sur GCP)
-Maîtrise des environnements conteneurisés en production (Kubernetes)
-Bonne compréhension des architectures distribuées (Hadoop, Kafka / DataOps, CI/CD, Infrastructure as Code)
-Capacité à prendre du recul sur les choix techniques
-Goût pour les environnements collaboratifs et transverses