Lead Tech Data Engineer H/F

KLESIA; Paris; Sur place; EUR 90 000 - 120 000; Plein temps

Résumé du poste

KLESIA, Direction Data, Paris, recherche un lead data engineer pour encadrer les équipes techniques et piloter les pipelines, dans un contexte data exigeant. Vous contribuerez à la structuration des flux et à l’amélioration continue des plateformes.

Le candidat idéal maîtrise Databricks, PySpark et Python, avec une forte sensibilité performance et une expérience en CI/CD et architectures modernes (Lakehouse, Data Mesh).

Qualifications

• Expérience avérée sur les environnements Databricks et PySpark.
• Bonne maîtrise de Python et optimisation des performances.
• Connaissance des chaînes CI/CD et des pratiques DevOps.
• Capacité à encadrer des équipes techniques et travailler en transversal.

Responsabilités

• Encadrer les équipes techniques
• Gar antir la qualité du code et des pipelines
• Optimiser les performances
• Participer aux choix technologiques

Connaissances

Databricks

PySpark

Python

Git & versioning

CI/CD (Azure DevOps, GitLab CI)

Data pipelines (batch & streaming)

Data Mesh / Lakehouse

Outils

Git

Azure DevOps

GitLab CI

CI/CD tooling

Description du poste

Au sein de la Direction Data, vous intervenez sur un rôle clé en lien avec le manager data, encadrement technique, pipelines. Vous contribuez à la structuration et à la valorisation des données dans un environnement à forts enjeux techniques et métier.

Principales responsabilités :

• Encadrer les équipes techniques
• Garantir la qualité du code et des pipelines
• Optimiser les performances
• Participer aux choix technologiques

Vous disposez d'une expérience adaptée au poste et d'une bonne compréhension des environnements data.

Autonomie, rigueur, esprit d'analyse et capacité à travailler en transverse sont attendus

Compétences requises :

• Excellente maîtrise des environnements Databricks
• Expertise avancée en PySpark et traitement Big Data
• Très bonne maîtrise de Python (frameworks data, optimisation des performances)
• Maîtrise des outils de versioning (Git) et bonnes pratiques de développement
• Connaissance approfondie des chaînes CI/CD (Azure DevOps, GitLab CI, etc.)
• Expérience dans la conception et l'industrialisation de pipelines data (batch & streaming)
• Bonne compréhension des architectures data modernes (Lakehouse, Data Mesh…)17