Data engineer H/F Lyon

Diametral; Lyon; Sur place; EUR 55 000 - 75 000; Plein temps

Résumé du poste

Diametral recherche un Data Engineer à Lyon pour industrialiser les pipelines de données: ingestion, transformation et enrichissement, avec performance, scalabilité et robustesse.

Le poste implique l'optimisation des pipelines, le déploiement rapide de fonctionnalités via serverless et GenAI, et la collaboration avec les équipes ML/DS, DevOps et DevSecOps. Le candidat doit posséder un Master 2 et une expérience confirmée en cloud (AWS indispensable).

Qualifications

• Master 2 requis en informatique ou équivalent.
• Expérience confirmée en Data Engineering, avec pipelines et traitements distribués.
• Maîtrise du Français et de l'Anglais (C1/C2) requis.

Responsabilités

• Optimisation des performances des pipelines et requêtes SQL.
• Contribution à une plateforme data cross‑CSP avec déploiement rapide de features (serverless, GenAI).
• Mise en place de CI/CD, monitoring et infrastructure as code.
• Collaboration avec les équipes ML/DS, DevOps et DevSecOps.
• Conception d'architectures robustes et rédaction de documents d'architecture.

Connaissances

Data engineering

Cloud experience

Distributed processing

Formation

Master 2 en informatique

Outils

AWS

Azure

Databricks

Description du poste

Chez Nos Clients

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

Accueil

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Offres d’emploi

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Data engineer H/F Lyon

Lyon

CDI

Occasionnel

BAC +5

> 3 ans

Data engineer H/F Lyon

Posté le

22.4.2026

Sommaire

Descriptif du poste

Profil recherché

En bref

Lieu

Type de contrat

Expérience

Télétravail

Diplôme

Descriptif du poste

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.

Profil recherché

• 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.