Tech Lead Data Engineer - Gcp - Python - Industrialisation & Genai Documentaire H/F Ever T
- Paris - 75
- Freelance
- Bac +5
- Services aux Entreprises
À noter sur ce job
Vous avez ces compétences ? Cliquez dessus pour les ajouter rapidement à votre profil !
Détail du poste
Le besoin
Ever"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un·e Tech Lead Data Engineer pour piloter techniquement une feature team data au sein d'un grand groupe international.
Le contexte du Projet
Notre client structure une Data Factory ambitieuse autour d'une stack GCP moderne et de cas d'usage GenAI appliqués à l'exploitation de corpus documentaires massifs, dans un environnement fortement réglementé (traçabilité, conformité, qualité de la donnée non négociables).
L'organisation fonctionne en feature teams pluridisciplinaires (Data Engineers, Data Scientists, profils Platform, Product Owner). Tu prends le lead technique de l'une d'elles.
Le sujet du moment n'est pas de produire plus de pipelines : c'est de hausser le niveau d'industrialisation. Le client a identifié en interne un besoin fort de normalisation - design patterns, architecture hexagonale, propreté et testabilité du code. Tu es là pour incarner ce standard et le diffuser dans l'équipe.
Tes responsabilités
Porter le lead technique d'une feature team pluridisciplinaire : arbitrages d'architecture, revues de code, montée en compétence de l'équipe
Concevoir et industrialiser des pipelines de traitement de données et de documents à grande échelle sur GCP
Poser et faire vivre les standards de qualité : design patterns, architecture hexagonale, tests, CI/CD, Infrastructure as Code
Contribuer aux chaînes de traitement à base de LLM (extraction, structuration et génération documentaire à partir de corpus existants)
Échanger directement avec les équipes métier et Product pour cadrer les besoins, y compris en anglais
Être le point de repère technique de l'équipe : trancher, expliquer, documenter
Le profil recherché
Profil recherché
Le profil attendu
Indispensable
Solide expérience de Data Engineering en environnement cloud, avec une maîtrise réelle de GCP (une très forte polyvalence cloud avec appétence GCP peut se discuter)
Python de niveau ingénieur logiciel, pas seulement scripting
Design patterns et architecture hexagonale : tu sais expliquer pourquoi tu structures un projet comme ça, pas seulement l'appliquer
Culture forte de l'industrialisation : tests, qualité de code, CI/CD, Terraform
Expérience de lead technique ou de référent·e sur une équipe pluridisciplinaire
Anglais professionnel à l'écrit et à l'oral
Apprécié
Orchestration de workflows conteneurisés (Argo Workflows ou équivalent)
Exposition à des chaînes GenAI / LLM en production (RAG, traitement documentaire)
Expérience en environnement soumis à de fortes contraintes de conformité
Le mindset qui fera la différence
Le client est très clair sur ce point : il cherche quelqu'un d'honnête et d'humble techniquement. Savoir dire « je ne sais pas, voilà comment je m'y prendrais pour le savoir » vaut mieux que de broder. Autonomie, franchise, capacité à porter un avis technique sans l'imposer.
Modalités
Démarrage : dès que possible
Projet long, dans une organisation en croissance sur ses sujets data & IA
Processus court : 1 à 2 entretiens techniques côté client, complétés par un exercice technique
Pourquoi Ever"T ?
Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.
Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.
👉
Infos complémentaires
Publiée le 02/09/2026 - Réf : 116e771d665e1c852872b2c7664d6be8
