Senior Data Engineer - Paris - H/F at Iliad - Free

Paris, Ile-de-France, France -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

22 Jan, 26

Salary

0.0

Posted On

24 Oct, 25

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Engineering, Spark, Prefect, Python, Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Data Governance, Data Quality, AI/ML Engineering, Kubernetes, CI/CD, Observability, Self-hosted Infrastructure, Technical Leadership, Team Collaboration

Industry

Telecommunications

Description

Description de l'entreprise Chez Free, tu trouveras une culture interne singulière et très marquée. Il règne un fort état d’esprit collectif. Le recrutement est ouvert, sans a priori : on ne juge les gens ni sur leur âge, ni sur leur background. On aime aller vite, faire les choses nous-mêmes, et on mise sur l’autonomie pour être efficace. Tu verras : chez Free, on se sent libre ! Description du poste Rattaché(e) au Head of Network Automation, le/la Senior Data Engineer / Architect est responsable de la conception de l'architecture globale des données, assurant l'évolutivité et la robustesse des solutions de données. Il/elle supervise les efforts d'ingénierie des données, met en œuvre des politiques de gouvernance des données, et veille à la qualité et à la gestion des métadonnées. Ce rôle implique également de travailler en étroite collaboration avec les équipes de data scientists et de DevOps pour assurer une intégration fluide et des performances optimales des solutions de données. En plus, le rôle inclut un aspect de leadership technique en tant que Tech/Dev Lead. Il/elle assure la supervision technique de l'équipe et ou de la squad de Data Engineers/Devs, guide les meilleures pratiques de développement. Votre rôle : Conception de l'architecture: Concevoir l'architecture des lacs de données et des entrepôts, en veillant à ce qu'elle soit évolutive et performante. Supervision de l'ingénierie des données: Superviser le développement et l'optimisation des pipelines de données, des API RESTful, et des processus ETL. Gouvernance des données: Mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données, assurer la qualité des données et gérer les métadonnées. Collaboration technique: Travailler en collaboration avec les équipes de data science et de DevOps pour intégrer les solutions de données dans l'infrastructure existante. Leadership technique: Expérience en gestion technique d'équipes, résolution de problèmes techniques complexes, et encadrement des meilleures pratiques de développement. Qualifications Compétences requises : Data Engineering : Maîtrise de Spark, Prefect (ou Airflow), Python, et des architectures data modernes (batch + streaming). Traitement temps réel : Connaissance de Kafka (souhaitée mais non obligatoire). Stockage & requêtes : Très bonne maîtrise pour le stockage et l’analyse de données à grande échelle (ClickHouse et PostgreSQL) . Gouvernance & qualité : Sensibilité à la gestion du cycle de vie des données (qualité, catalogage, traçabilité, conformité). Data & IA Engineering : Expérience dans la mise en production de flux de données pour des cas d’usage IA/ML, y compris la préparation, la qualité et la supervision des datasets. Déploiement & orchestration : compétence appréciée en plus mais pas éliminatoire sur Kubernetes, CI/CD et les bonnes pratiques d’observabilité en production. Infra self-hosted : Capacité à faire évoluer des plateformes on-premises ou self-hosted (pas de dépendance forte au cloud public). Soft skills Leadership technique, goût du travail en équipe et du partage de connaissances. Sens de la fiabilité, de la performance et de l’observabilité en environnement de production. Capacité à faire le lien entre besoins métiers, IA/ML et exigences techniques. Informations complémentaires Avantages : Carte restaurant SWILE (10,5€ par jour pris en charge à 60%) Intéressement/Participation Télétravail jusqu'à 6 jours par mois (après phase d’intégration)

Responsibilities

The Senior Data Engineer/Architect is responsible for designing the overall data architecture, ensuring scalability and robustness of data solutions. This role involves supervising data engineering efforts, implementing data governance policies, and collaborating closely with data scientists and DevOps teams.