Contexte

Dans le cadre de la transformation et de la modernisation de la Direction Data et Flux, vous jouerez un rôle clé dans les projets BI liés au périmètre Eau France, en particulier sur la migration du Datamart principal, consolidant les données d’Eau France et de ses filières, de Microsoft Azure vers Google Cloud Platform (GCP).

En tant que Tech Lead Data Engineer, vous serez à la fois leader technique et mentor d’une équipe de Data Engineers, que vous encadrerez au quotidien. Vous participerez activement à la définition des architectures, au développement des solutions les plus complexes, et veillerez à la qualité et à la performance des livrables.

Vos missions

 Leadership & Pilotage

Mentorer et faire grandir une équipe de Data Engineers dans un environnement Agile/DevOps.Accompagner l’équipe dans son développement technique et professionnel (mentorat, bonnes pratiques, revues de code).Travailler en lien étroit avec le responsable de la Data Platform pour aligner les priorités

Pilotage du Delivery

Être garant du delivery des projets Data du périmètre.Réaliser des code reviews et assurer la cohérence technique des développements.Contrôler et valider les réalisations, apporter les ajustements nécessaires.

Architecture & Stratégie Cloud

Co-construire avec les architectes et experts les architectures GCP adaptées aux besoins métiers.Superviser les aspects de monitoring, alerting, gestion des accès et de sécurité.Optimiser les performances et les coûts des solutions cloud en production

Développement & Intégration

Concevoir et développer des pipelines de données robustes, en s’appuyant sur les process existants (CI/CD, tests automatisés, documentation…).Développer des features évolutives de bout en bout : ingestion, stockage, transformation, restitution.Garantir la qualité, la maintenabilité et l’évolutivité du code.

Qualité & Performance des Données

Mettre en œuvre des tests de qualité à chaque étape du pipeline.Maîtriser les techniques d’optimisation des performances (tuning Spark, SQL, configuration des clusters...).Contribuer à la fiabilité et à la performance des traitements de données dans un environnement critique.