Lead Data Engineer - Architecture & Scalabilité H/F

Mp Data; Boulogne-Billancourt; On-site; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Job summary

MP Data recherche un Architecte + Advisor pour piloter l’architecture des pipelines data chez des clients Fortune 500 et orchestrer des migrations cloud massives. Vous auditez les architectures existantes, diagnostiquez les problèmes et proposez des stratégies alignées sur contraintes legacy, on-prem et données sensibles.

Vous assurerez une direction technique, mentorerez des Data Engineers et travaillerez avec Business Managers pour délivrer des solutions robustes, scalables et conformes.

Qualifications

• Diplôme d’ingénieur ou Master en informatique (Bac +5) d’une école du top 10.
• Minimum 5 ans d’expérience, dont 3 sur des archi complexes en production.
• Expérience sur des migrations cloud et des projets à grande échelle.
• Compétences techniques indispensables: Python et/ou Scala ; Spark/PySpark avancé.

Responsibilities

• Audit & Assessment – Phase de découverte.
• Architecture data & modernisation.
• Industrialisation & optimisation des pipelines.
• Leadership technique & mentoring des équipes.
• Innovation & veille technologique.

Skills

Rigueur architecturale

Architecture data

Leadership technique

Mentoring

Communication technique

Education

Diplôme d’ingénieur ou Master en informatique

Tools

Databricks

Snowflake

Terraform

Airflow

Dagster

Kafka

DBT

Informatica

Job description

Tu vas participer à la performance des pipelines data les plus exigants chez nos clients: migrations cloud massives, data mesh complexes, gouvernance à l’échelle. Tu seras responsable du design, la scalabilité, et la robustesse des solutions. Tu travailleras aux côtés des Business Managers et des équipes techniques, et tu mentoreras les Data Engineers juniors.

Un rôle double : Architect + Advisor
Tu ne te contentes pas de concevoir ; tu audites les architectures existantes, tu diagnoses les problèmes et tu proposes des stratégies qui tiennent compte des contraintes réelles du client (legacy, on-premise, données sensibles).

Les enjeux concret de ton poste :

• - Audit & Assessment - Phase de découverte
• - Architecture data & modernisation
• - Industrialisation & optimisation
• - Leadership technique & mentoring
• - Innovation & veille

Pourquoi MP Data

• - Rôle de conseil : Tu n’es pas qu’un architecte. Tu audites, tu diagnostiques, tu proposes une solution. Du vrai conseil.
• - Projets ambitieux & complexes : Clients Fortune 500 avec des challenges. Tu gères des transformations dans des contextes critique.
• - Environnements réels, pas du green field : Michelin, Airbus, Sanofi, SNCF. Ce sont des usines, des légacies impossibles à remplacer en 1 jour, des contraintes on-prem.
• - Tech cutting-edge : Lab Innovation propriétaire avec accès aux benchmarks internes ; tu testes les technologies avant de les proposer chez les clients.
• - Liberté architecturale : chez nos clients, tu as la responsabilité de la tech decision ; c’est rare et c’est puissant.
• - Équipes fortes : 150+ consultants, peu de candidats passent les tests. Tu seras entouré des meilleurs.
• - Impact visible & durable : tes projets tournent pour Michelin, Airbus, Sanofi, SNCF. Tu vois la valeur créée. Et tu restes engagé pour l’optimisation continue.

Formation & expérience

Formation & expérience Diplôme d’ingénieur ou Master en informatique (Bac +5) d’une école du top 10 Minimum 5 ans d’expérience, dont 3 sur des archi complexes en production Expérience sur des migrations cloud et des projets à grande échelle Compétences techniques indispensables Maîtrise solide de Python et/ou Scala ; Spark/PySpark avancé Expérience sur les modernes data stack : Databricks, Snowflake, ou équivalent Connaissance approfondie d’un cloud public & de l’IaaC avec Terraform Implémentation d’agents & solutions GenAI Orchestration : Airflow ou Dagster en prod Usage approfondi des outils d’assistance au développement Bonnes pratiques de développement & d’industrialisation du code Compétences techniques appréciées Expérience avec Kafka ou autres systèmes event-driven DBT pour la transformation ; connaissance des data warehousing best practices Data governance : Data Mesh, data contracts, data cataloging (Atlas, Collibra…) Monitoring & alerting des pipelines data Connaissance des architectures legacy et on-premise (SSIS, Informatica, Teradata) Connaissance de la compliance et de la sécurité des données (RGPD, AI Act…) Savoir-être Rigueur architecturale : tu dis non aux mal ...