Lead Data

En tant que Lead Data, vous êtes responsable de la conception, de la fiabilité et de l’industrialisation de la plateforme data dans un environnement assurantiel fortement réglementé.

Vous combinez un rôle de :

• référent technique,

• architecte data,

• lead d’équipe,

• garant de la qualité et de la sécurité des données.

Vos responsabilitésLeadership & coordination

• Encadrer et accompagner une équipe de Data Engineers

• Définir les bonnes pratiques :

  • qualité des données,

  • documentation,

  • monitoring,

  • versioning

• Garantir la cohérence des choix techniques avec les équipes DevOps et Architecture

• Collaborer avec les équipes métiers (finance, actuariat, sinistres, marketing)

Data Engineering

• Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et scalables

• Orchestrer les flux avec Apache Airflow

• Modéliser les données (schémas étoile / flocon)

• Garantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données

Industrialisation & DataOps

• Mettre en place les pratiques CI/CD pour les projets data

• Automatiser les tests et déploiements

• Superviser les traitements et gérer les incidents de production

• Travailler avec les équipes DevOps sur les environnements et la sécurité

Profil recherché

• Formation supérieure en informatique ou data

• 7 à 10 ans d’expérience en Data Engineering

• Expérience significative en rôle de lead technique

• Une expérience en assurance, banque ou finance est appréciée

Compétences indispensables

• SQL avancé

• Python

• Apache Airflow

• Git & CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins…)

• Modélisation de données décisionnelles

• Bonne culture DataOps / industrialisation

Compétences appréciées

• Spark / Databricks

• dbt

• Docker / Terraform

• Outils de data quality et observabilité

• Connaissance RGPD et données sensibles

Soft skills

• Leadership et pédagogie

• Excellente communication

• Vision globale et sens des priorités

• Autonomie et rigueur

• Capacité à travailler avec des interlocuteurs techniques et métiers

Compétences indispensables

• SQL avancé

• Python

• Apache Airflow

• Git & CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins…)

• Modélisation de données décisionnelles

• Bonne culture DataOps / industrialisation

Compétences appréciées

• Spark / Databricks

• dbt

• Docker / Terraform

• Outils de data quality et observabilité

• Connaissance RGPD et données sensibles