Data Engineer Cloud Senior

Qui sommes-nous ?

Odysis est une Entreprise de Services du Numérique (ESN) spécialisée dans l’ingénierie et la gestion des données. Nous accompagnons nos clients à exploiter pleinement le potentiel de leurs données, en conjuguant performance, maîtrise des coûts et innovation.

Nos valeurs chez Odysis :

• Service client avant tout : Nous nous engageons à fournir des solutions efficaces et documentées, sans chercher à nous rendre indispensables.

• Passion orientée valeur : Notre passion pour la technologie est au service de la création de valeur pour nos clients, en répondant précisément à leurs besoins.

• Fidélité aux fondamentaux : Face aux évolutions constantes du secteur de la data, nous privilégions des bases solides et pérennes pour assurer des solutions durables.

Champs d'action :

• Conseil stratégique : Accompagnement en data gouvernance, data management et architecture pour définir des visions claires et des feuilles de route réalistes.

• Architecture et ingénierie des données : Conception et mise en œuvre de solutions adaptées aux besoins spécifiques de chaque client.

• Exploitation des données : Mise en place de solutions de data visualisation, storytelling et applications en data science/IA pour valoriser les données.

Rejoindre Odysis, c'est intégrer une équipe dynamique avec des perspectives d'évolution dans un secteur en pleine expansion.

Odysis recherche un Data Engineer confirmé pour intervenir sur des projets de plateforme data cloud auprès de clients grands comptes. Vous participerez à la conception, au développement et à l’industrialisation de pipelines de données robustes, performants et maintenables.

Vos missions porteront notamment sur l’intégration de données multi-sources, la transformation de données en SQL et Python, la modélisation analytique, la mise en place de contrôles qualité, l’orchestration des traitements et la documentation technique. Vous contribuerez également à l’amélioration continue des performances, des coûts cloud et des pratiques DataOps.

Le poste s’inscrit dans un environnement moderne orienté cloud, analytics et industrialisation des usages data, avec des enjeux de fiabilité, de scalabilité et de valeur métier.

Vous êtes diplômé d’une école d’ingénieur, d’un Master en informatique, data engineering, systèmes d’information, mathématiques appliquées ou d’une formation spécialisée en data.

Vous disposez d’environ 5 ans d’expérience en data engineering, idéalement dans un environnement cloud et sur des projets de plateforme data. Une expérience en conseil, en ESN ou dans un contexte client grand compte est appréciée.

Vous maîtrisez Python et SQL et vous savez développer des traitements de données robustes, lisibles, documentés et maintenables. Vous avez déjà travaillé sur des pipelines d’intégration, de transformation et de mise à disposition de données dans un environnement industrialisé.

Vous avez une bonne connaissance des outils de transformation et d’orchestration de données, tels que dbt, Airflow, Dagster ou équivalents. Une expérience sur GCP, notamment BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run ou Cloud Functions, constitue un atout important.

Vous êtes à l’aise avec les pratiques de développement modernes : Git, revues de code, CI/CD, Docker, tests automatisés, documentation technique et monitoring des traitements. Des notions de Terraform ou d’Infrastructure as Code sont également appréciées.

Vous comprenez les enjeux de qualité de données, d’observabilité, de gouvernance, de performance et d’optimisation des coûts cloud. Vous savez concevoir des modèles de données adaptés à des usages analytiques, BI ou IA.

Au-delà des compétences techniques, nous recherchons un profil rigoureux, autonome et structuré, capable de s’intégrer dans une équipe data, de collaborer avec des interlocuteurs techniques et métiers, et de contribuer à la fiabilité d’une plateforme data en production.

Vous avez un bon esprit d’analyse, le sens du service, une culture de la qualité et une capacité à vulgariser des sujets techniques lorsque cela est nécessaire. Un niveau d’anglais professionnel est attendu dans un contexte pouvant impliquer des équipes ou filiales internationales.

Une sensibilité aux usages de l’IA générative dans le développement, la documentation ou la préparation de données est un plus.