Data engineer H/F Lyon

Diametral; Lyon; On-site; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Diametral recherche un ingénieur Data/Data Engineer expérimenté pour industrialiser les pipelines de données et optimiser les performances dans un environnement cloud (AWS obligatoire, Azure apprécié). Polyvalent, vous contribuerez au déploiement rapide de services et à l’amélioration continue des architectures data.

Vous interviendrez sur des sujets transverses avec ML/DS, DevOps et DevSecOps, en veillant à la documentation et à la qualité du code.

Qualifications

• Master 2 en informatique ou équivalent avec expérience en Data Engineering et cloud.
• Exposition forte aux environnements cloud (AWS indispensable, Azure apprécié).
• Maîtrise des pipelines de données, du traitement distribué et des architectures data modernes.

Responsibilities

• Industrialisation des pipelines de données et ingestion, transformation et enrichissement.
• Optimisation des performances et tuning SQL/distribution des calculs.
• Participation à une plateforme data cross-CSP et déploiement rapide de fonctionnalités.
• Automatisation CI/CD, monitoring et infrastructure as code.
• Collaboration avec ML/DS, DevOps et DevSecOps sur sujets transverses.
• Conception d’architectures robustes et rédaction de documents d’architecture.

Skills

Cloud AWS / Azure

Data pipelines

Distributed processing

Documentation

Cross-team collaboration

Bilingual FR/EN

Education

Master 2 informatique

Tools

AWS

Azure

Databricks

Job description

Chez nos clients :

Industrialisation des pipelines de données : ingestion, transformation, enrichissement – en assurant performance, scalabilité et robustesse (traitements incrémentaux, idempotence).

Optimisation des performances : tuning de requêtes SQL, calculs distribués avec Spark, amélioration continue des performances de traitement.

Contribution à une plateforme data cross-CSP : ajout de services préconfigurés, déploiement rapide de fonctionnalités (serverless, GenAI), mise à disposition d’outils pour les équipes IA.

Automatisation et fiabilisation des workflows : mise en place de CI/CD, monitoring, infrastructure as code et intégration cloud native.

Collaboration transverse : interaction avec les équipes ML/DS, DevOps et DevSecOps sur des sujets partagés et structurants.

Conception d’architectures robustes : modélisation, choix technologiques, rédaction de documents d’architecture (méthode C4), partage des bonnes pratiques.

En interne :

Bonnes pratiques : structuration des guidelines de développement, qualité de code, stratégie de tests.

Rayonnement technique : participation à des événements internes, rédaction de contenus, implication dans la dynamique de veille.

Mentorat : accompagnement des profils plus juniors, transmission des compétences et contribution à la culture technique de l’équipe.

Diplômé·e d’un Master 2 (école d’ingénieur ou cursus équivalent en informatique). Expérience confirmée en Data Engineering, avec une forte exposition aux environnements cloud (AWS indispensable, *Azure et Databricks appréciés). Maîtrise des pipelines de données, du traitement distribué, et des architectures data modernes. Capacité à évoluer dans des environnements complexes et multi-équipe. Niveau courant en français et anglais (C1/C2 requis). Qualités attendues Esprit collaboratif : à l’aise dans les environnements pluridisciplinaires, avec une capacité à porter des sujets transverses. Rigueur et structuration : appétence pour les environnements bien organisés, la documentation claire et les standards de développement. Esprit d’initiative : proactif·ve, force de proposition, orienté·e solution. Capacité à vulgariser : aptitude à faire le lien entre la technique et les enjeux métiers. Goût du partage : envie de transmettre et de continuer à apprendre.