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Data Engineer

  • Paris La DĂ©fense, 92058

  • CDI

  • 02/03/2026

  • 50000€- 70000€

Description

🚀 Le Bureau des Talents est spĂ©cialisĂ© dans la chasse, l’accompagnement et le coaching des talents pour les startups, les scale-ups et les entreprises Ă  impact.

Notre client est une scale-up technologique française en forte croissance, spĂ©cialisĂ©e en Intelligence Artificielle, Data et Software Engineering. Elle dĂ©veloppe des solutions technologiques sur mesure pour de grands groupes, tout en concevant des produits innovants autour des agents conversationnels, du traitement automatisĂ© de la voix et des documents, ou encore de l’IA hybride et agentique.

PortĂ©e par une forte culture tech et une Ă©quipe d’ingĂ©nieurs passionnĂ©s, cette entreprise se distingue par son exigence technique, sa capacitĂ© d’exĂ©cution rapide, et sa volontĂ© d’avoir un impact concret sur les mĂ©tiers de ses clients.

Vous rejoignez l'Ă©quipe en tant que Data Engineer pour concevoir, dĂ©ployer et faire Ă©voluer des plateformes data robustes permettant de valoriser de grands volumes de donnĂ©es et d’opĂ©rationnaliser des cas d’usage avancĂ©s autour de l’IA et du machine learning.

Vous interviendrez aussi bien sur des projets clients que sur le dĂ©veloppement de solutions internes, avec un fort niveau d’autonomie et un rĂŽle clĂ© dans la structuration des pratiques Data Engineering et MLOps de l’organisation.

Missions

  • Concevoir et mettre en Ɠuvre des pipelines d’ingestion, de transformation et d’exposition de donnĂ©es Ă  grande Ă©chelle

  • DĂ©finir et implĂ©menter des architectures data performantes (data lake, data warehouse, lakehouse, plateformes analytiques)

  • Industrialiser des solutions intĂ©grant des modĂšles de machine learning ou d’IA

  • Participer aux choix technologiques et Ă  l’évolution de l’écosystĂšme data

  • Accompagner et encadrer techniquement d’autres data engineers

  • Contribuer aux bonnes pratiques d’ingĂ©nierie (revues de code, documentation, qualitĂ©, sĂ©curitĂ©)

  • Interagir rĂ©guliĂšrement avec les Ă©quipes produit, les mĂ©tiers et parfois les clients finaux

  • Prendre part Ă  des initiatives transverses : R&D, amĂ©lioration continue, outillage interne, formations, automatisation

✅ Must have

  • Excellente maĂźtrise d’au moins un langage de programmation (Python, Java, Scala, Kotlin
)

  • TrĂšs bon niveau en SQL

  • Solide comprĂ©hension des mĂ©canismes de traitement de donnĂ©es (batch, streaming, messaging, caching)

  • Bonne connaissance des systĂšmes de stockage (bases relationnelles, NoSQL, entrepĂŽts de donnĂ©es, data lakes)

  • Utilisation quotidienne de Git et de pipelines CI/CD

  • Pratique de la conteneurisation (Docker)

🌈 Nice to have

  • ExpĂ©rience sur des plateformes cloud (AWS, GCP, Azure, Databricks, Snowflake
)

  • FamiliaritĂ© avec des outils de MLOps / ML Engineering

  • Connaissances en orchestration et infrastructure as code (Kubernetes, Terraform, Ansible
)

  • SensibilitĂ© aux bonnes pratiques de tests (unitaires, intĂ©gration, performance)

  • Notions de dĂ©veloppement back-end

  • Bases en machine learning ou data science

  • Aisance dans les environnements Unix/Linux

  • IntĂ©rĂȘt pour les Ă©changes clients et la comprĂ©hension des besoins mĂ©tier

Profil

📍 Infos pratiques

  • 📍 Localisation : Paris / Île-de-France (mode hybride possible)

  • 📄 Contrat : CDI


💰 Salaire et avantages

  • RĂ©munĂ©ration attractive selon profil 50k€ Ă  70k€

  • Tickets restaurant

  • TĂ©lĂ©travail hybride flexible

  • Pass Navigo

  • Budget formation et participation Ă  des confĂ©rences tech

  • Ambiance bienveillante, Ă©vĂ©nements internes rĂ©guliers

  • Environnement technique stimulant

  • Projets variĂ©s et Ă  fort impact

  • PossibilitĂ© d’évoluer vers des rĂŽles d’expertise ou de leadership technique


🧭 Processus de recrutement

  • 📞 Premier Ă©change de prĂ©qualification

  • đŸ§Ș Test technique ou cas pratique

  • 🧠 Entretien technique approfondi

  • đŸ€ Entretien final