Senior Data engineer

Senior Data Engineer – H/F.

Montpellier.

 CDI.

 jusqu’à 67K fixe.

L’entreprise :

Nous recrutons pour l’un des principaux groupes français de biologie médicale, qui accompagne quotidiennement des centaines de milliers de patients et de professionnels de santé.

Vous rejoindrez une équipe Data & IA de 4 personnes, rattachée à la direction de l’Innovation. Cette équipe opère une plateforme Data Cloud à l’échelle du groupe, au service de sa transformation digitale et de ses projets d’intelligence artificielle.

Vos missions :

Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée.

• Concevoir et développer les pipelines d’ingestion, de transformation et de chargement des données issues des laboratoires et des différents systèmes.

 • Faire évoluer l’entrepôt de données, basé sur une architecture en médaillon.

 • Concevoir les modèles de données, notamment en étoile et en flocon.

 • Assurer le monitoring de la production, l’alerting et la résolution des incidents.

 • Industrialiser et fiabiliser la plateforme grâce aux pratiques DataOps, au CI/CD et aux tests de qualité.

 • Optimiser les performances des requêtes et les coûts de la plateforme.

 • Garantir la sécurité, la conformité HDS et RGPD ainsi que la gouvernance Data & IA.

 • Accompagner la montée en compétence de l’équipe à travers le mentoring, les revues de code et le partage des bonnes pratiques.

 • Produire une documentation claire et communiquer auprès d’interlocuteurs de différents niveaux techniques.

Environnement technique :

Data Engineering : Azure, Snowflake, SQL, SnowSQL, Qlik, Power BI.

 ETL / ELT : Talend, DBT, Python, Spark, DAX, Metabase.

 Orchestration : Apache Airflow, Azure Data Factory.

 CI/CD et infrastructure : GitLab, Azure DevOps, Terraform, YAML.

 Intelligence artificielle : Machine Learning, RAG.

Profil recherché :

• Au moins 5/6 ans d’expérience en Data Engineering.

 • Expérience significative sur une plateforme Cloud.

 • Maîtrise avancée de SQL et SnowSQL : modélisation, optimisation et requêtes complexes.

 • Solides connaissances de Python, Apache Airflow et Power BI.

 • Maîtrise des pratiques DevOps dans un environnement de production.

 • Bon niveau d’anglais, à l’oral comme à l’écrit.

Vous êtes reconnu pour votre rigueur, votre autonomie, votre capacité à prendre des initiatives et la qualité de vos livrables.

Vous appréciez le travail en équipe, le partage de connaissances et savez adapter votre communication à votre audience.

Compétences appréciées :

• Connaissance du secteur de la santé et de ses contraintes.

 • Notions de Data Observability et de gouvernance des données.

 • Expérience de cas d’usage Machine Learning ou IA en production.

Ce que l’entreprise propose :

• Des projets technologiques innovants et stratégiques dans le domaine de la biologie médicale

 • Une entreprise reconnue par l’État pour ses missions.

 • 2 jours de télétravail par semaine.

 • Une culture attentive à l’équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle.

 • Un budget dédié aux formations et aux certifications techniques.

Processus de recrutement :

1. Échange RH en visioconférence.

2. Entretien technique en visioconférence ou en présentiel.

3. Entretien consacré à la culture et à la vision avec le Directeur Innovation, Data & IA, en présentiel.

Profil recherché :

Vous disposez d’au moins 5 à 6 ans d’expérience en Data Engineering, dont une expérience significative sur une plateforme Cloud.

Vous maîtrisez SQL et SnowSQL à un niveau avancé, notamment pour la modélisation, l’optimisation et la réalisation de requêtes complexes. Vous possédez également de solides connaissances en Python, Apache Airflow et Power BI, ainsi qu’une bonne maîtrise des pratiques DevOps en environnement de production.

Rigoureux et autonome, vous êtes capable de prendre des initiatives et de garantir la qualité de vos livrables. Vous appréciez le travail en équipe, le partage de connaissances et savez adapter votre communication au niveau technique de vos interlocuteurs.

Un bon niveau d’anglais, à l’oral comme à l’écrit, est attendu.

La connaissance du secteur de la santé, des notions de Data Observability et de gouvernance des données, ainsi qu’une exposition à des cas d’usage Machine Learning ou IA en production constituent des atouts.