Lead Tech Data

Contexte

La mission est menée pour un cluster d’ingénierie spécialisé dans le matériel ferroviaire, dans le cadre du développement d’une nouvelle approche de maintenance conditionnelle (CBM) sur du matériel roulant nouvelle génération.

Les équipements transmettent désormais de larges volumes de données. Les équipes doivent :

• analyser ces données (flux Big Data, séries temporelles)

• développer des algorithmes prédictifs

• croiser des flux de données multi-sources

• produire des restitutions web destinées aux équipes de maintenance

La mission consiste à intervenir en tant que Lead Tech Data, avec une forte dimension data engineering, développement applicatif et cloud.

Le consultant devra notamment :

• concevoir et implémenter des environnements cloud (AWS Serverless)

• produire des algorithmes de traitement de données complexes

• tester, valider, déployer et superviser ces traitements

• développer un outil web de restitution (TypeScript / Angular)

• accompagner les équipes internes sur les outils DevOps

L’environnement de travail est très contraint en termes de planning, nécessitant une montée en charge rapide.

Missions

• Analyse des spécifications, synthèse et identification des manques

• Développement des algorithmes en version bêta (Python / PySpark – Databricks)

• Réalisation des tests unitaires et d’intégration, validation des algorithmes et comptes rendus de réunion

• Mise en place des environnements AWS Serverless (DEV / REC / PROD) recettés

• Propositions de solutions d’architecture cloud

• Mise en place de la supervision via Datadog

• Développement complet de l’application web (TypeScript / Angular)

• Industrialisation de l’outil web de restitution

• Mise en place de restitutions multi-fonctions pour la maintenance conditionnelle

• Animation d’ateliers avec les équipes métiers et livraisons prévues sur T2 / T3 / T4 2026

• Sessions d’accompagnement sur les outils : Terraform, Jenkins, AWS, Datadog (4 sessions par an, d’une demi-journée, pour 5 personnes)

Stack technique

Data : Databricks, Python, AWS, Pandas, Polars

Développement : GitLab, TypeScript, Angular, Kubernetes, Jenkins, Terraform

Supervision : Datadog

Conditions de travail

• Expérience : + 7 ans

• Démarrage : ASAP – mission longue durée

1. Expertise Python et PySpark (Databricks)
2. Maîtrise de Pandas et Polars
3. Très bonne maîtrise de TypeScript et Angular (développement de l’outil web)
4. Maîtrise de Kubernetes pour l’industrialisation
5. Expertise AWS Serverless, Terraform et Jenkins
6. Capacité à mettre en place des environnements cloud en autonomie (CI/CD inclus)
7. Connaissances physiques : pression, efforts, températures (lecture et compréhension de données techniques)
8. Autonomie, pédagogie et capacité à travailler dans un environnement exigeant
9. Connaissance du secteur ferroviaire (souhaitable)
10. Bonne compréhension des approches de maintenance conditionnelle (CBM) (souhaitable)
11. Connaissance de processus SI complexes (souhaitable)