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  "job_description": "Description de l'entreprise\n\nRattaché(e) au Head of Network Automation, le/la Senior Data Engineer / Architect est responsable de la conception de l'architecture globale des données, assurant l'évolutivité et la robustesse des solutions de données.\nIl/elle supervise les efforts d'ingénierie des données, met en œuvre des politiques de gouvernance des données, et veille à la qualité et à la gestion des métadonnées.\nCe rôle implique également de travailler en étroite collaboration avec les équipes de data scientists et de DevOps pour assurer une intégration fluide et des performances optimales des solutions de données.\nEn plus, le rôle inclut un aspect de leadership technique en tant que Tech/Dev Lead. Il/elle assure la supervision technique de l'équipe et ou de la squad de Data Engineers/Devs, guide les meilleures pratiques de développement.\nConception de l'architecture: Concevoir l'architecture des lacs de données et des entrepôts, en veillant à ce qu'elle soit évolutive et performante.\nSupervision de l'ingénierie des données: Superviser le développement et l'optimisation des pipelines de données, des API RESTful, et des processus ETL.\nGouvernance des données: Mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données, assurer la qualité des données et gérer les métadonnées.\nCollaboration technique: Travailler en collaboration avec les équipes de data science et de DevOps pour intégrer les solutions de données dans l'infrastructure existante.\nLeadership technique: Expérience en gestion technique d'équipes, résolution de problèmes techniques complexes, et encadrement des meilleures pratiques de développement.\nData Engineering : Maîtrise de Spark , Prefect (ou Airflow ), Python , et des architectures data modernes (batch + streaming).\nTraitement temps réel : Connaissance de Kafka (souhaitée mais non obligatoire).\nStockage & requêtes : Très bonne maîtrise pour le stockage et l’analyse de données à grande échelle ( ClickHouse et PostgreSQL) .\nGouvernance & qualité : Sensibilité à la gestion du cycle de vie des données (qualité, catalogage, traçabilité, conformité).\nData & IA Engineering : Expérience dans la mise en production de flux de données pour des cas d’usage IA/ML , y compris la préparation, la qualité et la supervision des datasets.\nInfra self-hosted : Capacité à faire évoluer des plateformes on-premises ou self-hosted (pas de dépendance forte au cloud public).\nLeadership technique, goût du travail en équipe et du partage de connaissances.\nCapacité à faire le lien entre besoins métiers, IA/ML et exigences techniques .\n\nInformations supplémentaires\n\nAvantages :\nIntéressement/Participation\n\nTélétravail jusqu'à 6 jours par mois (après phase d’intégration)",
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