Tech Lead Data Gcp H/F Digirocks

- Concevoir et faire évoluer l'architecture Data de la plateforme sur GCP, du datalake aux pipelines Talend jusqu'aux couches de restitution Power BI, tout en définissant les principes de modélisation, de scalabilité et de performance.
- Piloter les designs techniques des nouvelles fonctionnalités - ingestion, transformation, calcul de KPI et exposition des données - et définir les standards d'ingénierie permettant de maintenir une architecture cohérente dans la durée.
- Garantir la qualité et la robustesse des pipelines en production en structurant le monitoring, les processus de CI/CD, l'automatisation et l'industrialisation des flux, tout en intervenant sur les incidents et leurs root cause analyses.
- Accompagner et faire progresser les développeurs Data à travers les choix d'architecture, les code reviews et le partage des bonnes pratiques, tout en travaillant avec les équipes métiers pour transformer leurs besoins en solutions techniques fiables, performantes et scalables.

Les résultats attendus
- Une plateforme Data plus robuste et scalable, capable d'absorber la croissance des volumes et des nouveaux usages tout en maintenant un niveau élevé de performance.
- Une production Data fiabilisée et industrialisée, avec davantage d'automatisation, de monitoring et de maîtrise des incidents.
- Une équipe Data Engineering alignée techniquement, grâce à des standards communs, une architecture cohérente et des pratiques de développement mieux structurées.

Vous êtes diplômé(e) d'une école d'ingénieurs, d'un Master en informatique, Data ou équivalent, et vous avez construit une expérience significative en Data Engineering et architecture Data.

Vous justifiez idéalement d'au moins 7 ans d'expérience dans les environnements Data, avec une expérience confirmée en tant que Tech Lead, Lead Data Engineer ou Data Architect et une vraie capacité à prendre des décisions techniques engageantes.

Vous maîtrisez particulièrement :

- Google Cloud Platform - GCP et les architectures Data Cloud ;
- les architectures de datalake et les problématiques d'ingestion et de transformation de données ;
- Talend ou un ETL / outil d'intégration comparable ;
- les principes de modélisation Data, de qualité et de gouvernance des données ;
- les environnements CI/CD, l'automatisation et l'industrialisation des pipelines ;
- le monitoring, la gestion d'incidents et l'analyse de causes racines ;
- Power BI ou plus largement les problématiques de restitution et de reporting ;
- les problématiques de performance, scalabilité et mise en production d'environnements Data complexes.

Une connaissance des environnements paiement, banque, fraude ou services financiers constituera un véritable atout.

Au-delà de la technique, vous savez prendre du recul sur une architecture, défendre vos recommandations et challenger des choix techniques. Vous aimez également transmettre : vous êtes à l'aise pour accompagner des développeurs, effectuer des code reviews et faire progresser collectivement une équipe.

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