Data Engineer - Ingénieur·e Data / IA

Pyl.Tech; Paris; Hybride; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Rémunération 45–60 K€

Hybride

Budget certifications

Conférences IA

Résumé du poste

Pyl.Tech recherche un Data Engineer pour accompagner nos clients dans la conception et l’industrialisation de pipelines de données sur Google Cloud. Vous clarifiez les besoins, concevez des architectures et assurez la migration vers BigQuery et les environnements lakehouse.

Les missions couvrent l’ingestion, le traitement, l’exposition et la sécurité des données, avec un focus IA et RAG. Poste hybride et dynamique, idéal pour évoluer dans un contexte international et varié.

Qualifications

• 3 ans et plus d’expérience en data engineering.
• Maîtrise de BigQuery et une bonne approche des services GCP.
• Hands-on Python et SQL avec Spark ou moteur équivalent.
• Maîtrise des principes de sécurité et de conformité des données dans le cloud.
• Anglais technique professionnel et dimension internationale.

Responsabilités

• Écouter et cadrer les besoins en BI, ML et GenAI et les traduire en exigences techniques.
• Concevoir et développer des pipelines de données adaptés à la volumétrie et à l’ingestion.
• Migrer ou moderniser datalakes et data warehouses vers Google Cloud et BigQuery.
• Industrialiser la production des analyses et des modèles (tests, monitoring, traçabilité).
• Transmettre et documenter les solutions et faire monter les équipes clientes en compétence.

Connaissances

Python

SQL

BigQuery

Spark

GCP

Formation

Google Cloud Professional Data Engineer

dbt Analytics Engineering Certification

Outils

dbt

Airflow

Airbyte

Dagster

Looker

Looker Studio

Description du poste

Vos missions :

• Écouter & cadrer : vous aidez les équipes Data et métier de nos clients à clarifier leurs besoins (BI, ML, GenAI…) et à les traduire en exigences techniques.
• Construire & optimiser : vous concevez et développez des pipelines de données (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, dbt…) adaptés aux contraintes du client : volumétrie, fréquence d’ingestion, streaming, sécurité, gouvernance..
• Migrer & moderniser : vous mettez en place ou aidez à la migration de datalakes / data warehouses / lakehouses vers des Google Cloud, BigQuery en tête !
• Rendre la donnée exploitable par l’IA : vous posez les fondations dont les cas d’usage GenAI et ML ont besoin : qualité et fraîcheur des données, catalogue et lineage, exposition de corpus pour du RAG, recherche vectorielle, pipelines d’inférence batch ou temps réel.
• Industrialiser : vous faites passer les produits Data Science et GenAI du notebook à la production : tests, monitoring, maîtrise des coûts, traçabilité des données consommées par les modèles et la gestion des accès aux corpus sensibles.
• Fiabiliser : avec les équipes de développement et d’architecture, vous garantissez l’intégrité, la qualité et la sécurité des données.
• Transmettre : vous documentez ce que vous construisez et vous faites monter en compétence les équipes du client, pour que la plateforme vive après votre départ.

Côté interne :

• Partenariat : vous soutenez notre partenariat Google Cloud (certifications, spécialisations, projets communs).
• Diffusion de la culture Data & IA : webinars, événements co-animés avec Google, publication d’articles. L’écosystème bouge vite : vous partagez ce qui mérite vraiment d’être adopté, en interne comme chez le client

Environnement technique (non exhaustif) :

• Plateformes Data : Google Cloud principalement (BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataform, Dataplex), mais aussi Snowflake, Databricks et de l’on-premises (Hadoop, Cloudera)
• BDD : Cloud SQL, AlloyDB, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra…
• Langages : Python, SQL
• ETL/ELT & orchestration : dbt, Fivetran, Airbyte, Airflow, Dagster…
• IA & ML : Vertex AI, Gemini, BigQuery ML, Vertex AI Vector Search, frameworks d’orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex), bases vectorielles (pgvector, Qdrant)
• BI : Looker, Looker Studio

Nous sommes partenaires Google, et nous cherchons des personnes qui ont de l’appétence pour ces technologies mais restent ouvertes sur le reste de l’écosystème !

Ce qui compte pour nous :

• vous avez 3 ans et plus d’expérience en data engineering.
• vous avez une maîtrise de BigQuery et une bonne approche des services GCP.
• vous maîtrisez les process et technos d’ingestion, de traitement et d’exposition de la donnée.
• vous êtes hands-on, avec une solide expérience en Python et SQL et une vraie aisance avec Spark ou un moteur équivalent.
• vous maîtrisez les principes de sécurité et la conformité des données dans un environnement cloud.
• vous avez de bonnes capacités d’analyse et de résolution de problèmes.
• L’IA : pas besoin d’avoir déjà tout mis en production. En revanche, vous savez faire la part entre ce que l’IA générative résout vraiment et ce qu’elle ne résout pas.
• Côté posture conseil : Vous communiquez clairement et vous êtes force de proposition avec les équipes techniques et les parties prenantes.
• Vous êtes autonome et vous savez gérer vos priorités, en équipe comme en solo.
• Vous avez un anglais professionnel et technique, à l’aise sur des projets à dimension internationale.
• Les petits + : Vous avez déjà contribué à une brique d’IA en production : pipeline de RAG, plateforme ML, agent, ou l’architecture data qui l’alimente.
• Certification Google Cloud Professional Data Engineerdbt Analytics Engineering Certification

Ce poste n’est probablement pas pour vous si…

Ce que nous vous proposons :

• Rémunération : 45 à 60 K€
• Rythme : hybride.
• Développement des compétences : budget annuel, certifications prises en charge, licences des outils IA que vous voulez tester, budget conférences.
• Une aventure à construire : vous n’arrivez pas dans une case figée. Votre expérience, votre savoir être et votre ambition participeront activement au développement de votre rôle. Une trajectoire en construction avec celle de l’entreprise. Si vous avez envie de laisser votre empreinte plutôt que d’appliquer un cadre existant, vous allez vous plaire ici