CDI Lille Télétravail 2-3 jours / semaine 45-60 k€
Et si la Data servait vraiment à construire quelque chose ?Chez gentle IT, nous développons SynZat, notre practice dédiée à la Data & à l’IA.Nous recherchons aujourd’hui un(e) Ingénieur Data confirmé(e) pour rejoindre cette aventure et participer à des projets où l’on passe de la donnée brute à des solutions concrètes : plateformes Data, pipelines, automatisation, exploitation de données… et de plus en plus de sujets autour de l’IA générative.L’objectif n’est pas de simplement faire fonctionner des traitements existants. On cherche quelqu’un qui aime comprendre les problématiques, concevoir les bonnes solutions et les construire proprement.
Répartition de l'activité
- Vous interviendrez sur des projets Data variés, de la conception jusqu’à l’industrialisation.
- Concrètement, vous pourrez être amené(e) à :
- Concevoir et développer des pipelines de données fiables et maintenables ;
- Travailler sur des plateformes Data Cloud et faire évoluer leur architecture ;
- Transformer et modéliser les données avec SQL et dbt ;
- Développer des traitements en Python ;
- Orchestrer les workflows avec Airflow ;
- Travailler avec Snowflake ou d’autres solutions de stockage et de traitement Data ;
- Mettre en place les bonnes pratiques d’industrialisation : tests, CI/CD, monitoring, qualité des données… ;
- Participer aux choix techniques et aux réflexions d’architecture ;
- Contribuer à des projets intégrant des modèles de langage et de l’IA générative ;
- Expérimenter de nouveaux usages lorsque l’IA peut réellement apporter quelque chose au projet.
- Vous aurez aussi l’occasion de partager vos idées, challenger les choix techniques et contribuer à faire évoluer notre façon de travailler.
Profil recherché
Indispensable
- Vous avez une expérience confirmée en Data Engineering (3 ans minimum)
- Vous maîtrisez Python et SQL.
- Vous avez déjà conçu et industrialisé des pipelines de données.
- Vous êtes à l’aise avec les problématiques de qualité, performance et fiabilité des données.
- Vous avez une expérience sur au moins un environnement Cloud : Azure, AWS ou GCP.
- Vous êtes capable de prendre en charge un sujet de manière autonome, de la compréhension du besoin jusqu’à sa mise en œuvre.
- Vous aimez comprendre les problématiques métier et proposer des solutions techniques adaptées.
Apprécié
- Vous avez travaillé avec Snowflake, dbt et/ou Airflow.
- Vous avez une expérience avec PySpark.
- Vous connaissez les pratiques de CI/CD et d’industrialisation appliquées aux projets Data.
- Vous avez déjà travaillé sur des sujets autour de l’IA générative, des LLM ou du RAG.
- Vous êtes curieux(se) des nouveaux usages de l’IA et avez envie d’expérimenter.
- Vous aimez partager vos connaissances et contribuer aux réflexions techniques de l’équipe.
Ce qui change vraiment chez nous
- Une practice Data & IA en construction : vous ne rejoignez pas une équipe où tout est déjà figé. Vous participez aux choix techniques, aux méthodes et aux projets que nous voulons développer.
- De l’autonomie et de la place pour les idées : les décisions se prennent rapidement et chacun peut proposer, expérimenter et challenger les choix techniques.
- Des projets concrets : nous cherchons à utiliser la Data et l’IA pour répondre à de vrais besoins, pas à faire de la technologie pour la technologie.
- Une équipe qui partage : retours d’expérience, veille, expérimentations… les sujets techniques se discutent et se construisent ensemble.
- Du temps pour progresser : formations, certifications, expérimentation… nous encourageons chacun à continuer à développer son expertise.
- Un environnement à taille humaine : peu de niveaux hiérarchiques, des échanges directs et la possibilité de voir rapidement l’impact de son travail.
Un premier échange téléphonique pour se présenter mutuellement et valider l'adéquation.
Entretien technique
Un échange approfondi sur vos compétences, vos expériences et votre façon de travailler.
Rencontre équipe
Une rencontre avec les futurs collègues et le manager pour valider l'envie de travailler ensemble.
Réponse sous 5 jours ouvrés après chaque étape.