Valtech est une agence numérique mondiale qui aide les organisations à améliorer l’expérience de leurs clients et à développer leurs activités numériques. Son travail associe technologie, marketing, données et intelligence artificielle pour soutenir les initiatives commerciales, la transformation numérique des entreprises et l’amélioration des performances marketing. Avec des équipes et des bureaux dans le monde entier, Valtech accompagne les entreprises dans leur stratégie numérique, l’innovation des expériences et l’utilisation concrète des données afin de façonner des futurs numériques plus efficaces.
Ingénieur·e de données senior – Télétravail au Portugal
Ingénieur·e de données senior chez Valtech, vous développez des plateformes de données cloud au service de l’analytique, de l’IA et des produits de données en production. Le poste couvre les pipelines évolutifs, l’architecture lakehouse, la GenAI et les systèmes de machine learning.
Description
- Concevoir, développer et améliorer des plateformes de données cloud prenant en charge l’analytique, l’IA et les produits de données
- Créer des pipelines fiables en traitement par lots, en streaming et en quasi-temps réel pour des informations structurées et non structurées
- Développer des workflows d’ingestion, de transformation, de curation et de mise à disposition des données
- Mettre en œuvre des conceptions lakehouse et une architecture en médaillon avec Databricks ou Fabric
- Produire des jeux de données préparés pour l’analytique, le machine learning, la modélisation causale, l’optimisation, la GenAI, le RAG et les applications basées sur des agents
- Appliquer MLflow, Unity Catalog, Azure ML et des outils de plateforme comparables pour soutenir les systèmes d’IA en production
- Créer des modèles de données et coordonner les workflows avec Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory ou des outils comparables
- Mettre en place des pratiques de gouvernance, de traçabilité, de qualité, de contrôle des accès et d’observabilité des données
- Suivre la fraîcheur des données, la fiabilité des pipelines, la performance des SLA, l’évolutivité, l’efficacité et les coûts
- Fournir des API, des entrées de caractéristiques et des endpoints analytiques pour les applications aval de machine learning et d’IA
- Clarifier et affiner les besoins métier grâce à la collaboration et à l’analyse avec les parties prenantes
- Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, les ingénieur·es ML, les analystes, les équipes de plateforme et les parties prenantes métier
- Contribuer à l’adoption des produits de données et à l’évolution des pratiques liées aux données et à l’IA
Exigences
- Maîtrise pratique d’Apache Spark et de Delta Lake
- Solides compétences en programmation Python et SQL
- Expérience avérée dans la création de pipelines batch et streaming et de plateformes de données de niveau production
- Bonne connaissance de la modélisation, de la qualité et des principes de gouvernance des données
- Expérience pratique des services de données AWS et de Databricks Lakehouse, ou de Microsoft Azure/Fabric et des outils associés
- Expérience des architectures lakehouse et des systèmes de données distribués
- Très bonne compréhension de l’évolutivité, de la fiabilité et des performances des pipelines
- Curiosité et solides capacités de résolution de problèmes
- Expérience de la collaboration au sein d’équipes pluridisciplinaires
- Une expérience dans des environnements agiles ou de conseil est un atout
- La connaissance de Snowflake ou de GCP est un plus, mais n’est pas requise
- Une expertise sur AWS et Azure/Fabric, la GenAI et les systèmes de données pour l’IA, le CI/CD des pipelines de données et l’infrastructure as code est souhaitable, mais non obligatoire
- Une expérience complémentaire de Kafka, de l’optimisation de Spark, des charges de travail avancées d’analytique et de machine learning ou des plateformes d’analytique à grande échelle est un atout
Avantages
- Flexibilité du travail à distance et hybride, selon le pays
- Évolution professionnelle grâce à la mobilité internationale et aux programmes de développement professionnel
- Possibilités d’apprentissage avec des outils actuels, des formations et des expert·es du secteur
- Package de rémunération compétitif