Data Engineer - Ingénieur·e Data / IA

Pyl.Tech; Paris; On-site; EUR 45,000 - 60,000; Full time

Benefits offered by this job

Budget formation annuel

Certification prise en charge

Licences IA à tester

Budget conférences

Job summary

Pyl.Tech accompagne ses clients dans la valorisation des données sur Google Cloud et cherche un Data Engineer pour cadrer, développer et industrialiser des pipelines adaptés aux projets clients.

Vous travaillez majoritairement sur des projets client, avec une orientation forte IA et Data Analytics, et vous participez à la migration/modernisation de datalakes vers le cloud Google. Anglais technique souhaité et collaboration internationale.

Qualifications

• 3 ans et plus d'expérience en data engineering.
• maîtrise de BigQuery et une bonne approche des services GCP.
• maîtrise des processus et technologies d'ingestion, de traitement et d'exposition des données.
• solide expérience en Python et SQL, avec Spark ou équivalent.
• maîtrise des principes de sécurité et de conformité des données dans un environnement cloud.
• bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes.
• anglais professionnel et technique.

Responsibilities

• Concevoir et développer des pipelines de données adaptés aux contraintes clients.
• Industrialiser les produits Data Science et GenAI du notebook à la production (tests, monitoring, traçabilité).
• Transmettre et faire monter en compétences les équipes clients sur la plateforme data/IA.
• Collaborer avec les équipes Data et métier et cadrer les besoins (BI, ML, GenAI).
• Assurer fiabilité, sécurité et gouvernance des données.

Skills

Data engineering

BigQuery

GCP

Python

SQL

Spark

Data security

Analytical skills

English proficiency

Tools

Dataflow

Pub/Sub

dbt

Dataproc

Databricks

Snowflake

Job description

Chez Pyl.Tech, nous accompagnons nos clients, de la startup au grand compte, dans la valorisation de leurs données sur Google Cloud.

Le rôle du Data Engineer a changé : il prépare désormais le terrain des agents IA que les entreprises vont déployer. C'est ce que nous construisons chez nos clients, et c'est ce que vous ferez avec nous !

En tant que Data Engineer, vous construisez les fondations data de nos clients : vous cadrez, vous développez, vous industrialisez, vous transmettez. En pratique, comptez environ 90 % de temps projet client et 10 % de contribution interne.

Vous ne serez pas seul·e : vous rejoignez une équipe d’experts, habituée au travail à distance, rattaché·e à Guillaume. Vous vous appuyez sur notre partenariat Google Cloud et notre spécialisation Data Analytics.

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 également Snowflake, Databricks et de l'on-premises (Hadoop, Cloudera)

IA & ML : Vertex AI, Gemini, BigQuery ML, Vertex AI Vector Search, frameworks d'orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex), bases vectorielles (pgvector, Qdrant)

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 :

Nous ne cherchons pas un profil parfait ! Mais il y a un socle sur lequel on ne bouge pas.

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.

Là-dessus, nous sommes plus souples :

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.

Ce poste n'est probablement pas pour vous si…

Vous cherchez un rôle de build pur, sans jamais parler aux métiers ni comprendre pourquoi vous construisez.

Vous préférez livrer un pipeline et passer au suivant, sans vous soucier de ce qu'il devient en production.

Vous voulez travailler sur un seul SI et une seule stack pendant les trois prochaines années.

Ce que nous vous propose :

Rémunération : 45 à 60 K€

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 le 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.

Le processus de recrutement :

3 semaines au total, réponse sous 3 jours maximum à chaque étape.

Premier échange RH, en visio avec Chloé (45 min) : faire connaissance, comprendre votre parcours et ce que vous avez déjà réalisé, et vous partager la vision de Pyl.Tech.

Entretien technique avec votre futur manager, Guillaume (visio) : un échange plus approfondi autour du rôle, de votre expérience et de votre manière d'aborder à la fois les enjeux métier et les sujets Data. Nous parlerons aussi de votre façon de travailler et de collaborer.

Entretien final avec l'un des cofondateurs (présentiel) : l'occasion d'aller plus loin sur vos ambitions, de répondre à vos dernières questions et d'échanger sur la place que nous voulons donner à l'IA dans les entreprises.

Vous ne cochez pas toutes les cases ?

Vous êtes un·e Data Engineer solide qui veut faire de l'IA sur Google Cloud ? Ou un profil Data/ML qui veut prendre la dimension conseil et terrain ? Nous avons probablement des choses à construire ensemble.