Data Engineer - Expert Data Intégration H/F

Hardis Tech Services

Nous recherchons des experts data polyvalents, à l'aise avec une diversité d'outils et de technologies, capables de s'adapter à la variété des environnements clients et à la pluralité des projets, quels que soient leur secteur ou leur complexité.
Curieux(se) et proactif(ve), vous avez envie d'explorer de nouveaux horizons technologiques et de continuer à enrichir vos compétences au sein d'équipes dynamiques et innovantes.

Votre mission
En tant que Data Engineer / Expert Data Intégration & IA, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée :
Conception : analyse des besoins, rédaction de specs, modélisation des flux et des architectures data (ETL/ELT, Datawarehouse, Lakehouse, APIs, streaming.),

Build & Run : développement, optimisation et industrialisation de pipelines Talend, dbt, Snowflake, orchestration CI/CD, monitoring et data quality, intégration de briques IA (modèles Python, APIs ML, scoring, etc.).

Industrialisation : déploiement, automatisation, documentation, mise en place de tests et de contrôles qualité, gestion des environnements et des performances, MLOps.

Conseil & innovation : veille technologique, proposition de solutions innovantes, participation à la roadmap technique, animation de communautés internes (Labs, Data Days, certifications.), acculturation IA auprès des équipes et clients.

Polyvalence : intervention sur des contextes métiers variés (finance, logistique, industrie, énergie, retail.), en équipe pluridisciplinaire, avec une forte autonomie et une capacité à piloter des lots fonctionnels de bout en bout.

Profil recherché
Formation supérieure (Bac +4/5) en informatique/data, avec 5 ans minimum d'expérience sur des projets d'intégration et de modélisation de données.

Maîtrise d'au moins un ETL/ELT leader du marché (Talend, Informatica, Azure Data Factory, dbt.).

Expérience avérée sur des architectures cloud (Snowflake, Azure, AWS.) et des bases de données (SQL, PostgreSQL, Oracle, BigQuery.).

Pratique de la modélisation avancée (Datawarehouse, Lakehouse, datamarts, data mesh, data catalog.).

Compétences en développement (SQL, Python, Java.), CI/CD, tests automatisés, monitoring, data quality.

Appétence pour l'IA appliquée (intégration de modèles, APIs ML, NLP, computer vision, optimisation, etc.) et les nouveaux usages métiers (générative, automatisation.).

Capacité à évoluer dans des contextes métiers et applicatifs variés, à challenger les besoins et à proposer des solutions innovantes.

Autonomie, curiosité technique, sens du collectif et de la communication, anglais professionnel.

Bonus : certifications Talend, dbt, Snowflake, GCP, Azure, Power BI, ML/AI.