Data Engineer - Ingénieur·e Data / IA

Pyl.tech; Paris; Hybrid; EUR 45,000 - 60,000; Full time

Benefits offered by this job

Formation & Certifications

Licences IA

Conférences & Budget

Job summary

Pyl.Tech recherche un Data Engineer pour bâtir les fondations data chez nos clients, principalement sur Google Cloud et BigQuery, avec environ 90 % de temps dédié aux projets client et 10 % à l’amélioration interne.

Vous collaborerez à l’ingestion, la modélisation, la sécurité et la gouvernance des données, et contribuerez à des cas GenAI et ML tout en assurant la production et le transfert de compétences.

Qualifications

• 3 ans et plus d’expérience en data engineering
• Maîtrise de BigQuery et des services GCP
• Maîtrise des process d’ingestion, traitement et exposition de la donnée
• Hands-on Python et SQL; expérience Spark ou équivalent
• Anglais professionnel et technique
• Contribuer à des cas GenAI et ML; sécurité et conformité des données dans le cloud

Responsibilities

• Écouter et cadrer les besoins Data/métier (BI, ML, GenAI) et les traduire en exigences techniques
• Concevoir et développer des pipelines de données adaptables (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, dbt)
• Migrer et moderniser datalakes/data warehouses vers Google Cloud
• Rendre les données exploitables par l’IA: qualité, catalogue, vectorisation, RAG
• Industrialiser la production Data Science et GenAI: tests, monitoring, coûts, traçabilité
• Fiabiliser la qualité et la sécurité des données et transmettre les savoirs

Skills

BigQuery

Python

SQL

Spark

GCP

Data security

Data governance

Anglais technique

Tools

dbt

Airflow

Looker

Cloud SQL

Dataproc

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.

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 : 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.Certification Google Cloud Professional Data Engineerdbt Analytics Engineering CertificationCe 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€ 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