↳Expérience confirmée, idéalement 5 à 8 ans, en Data Engineering, Data Platform, Analytics Engineering ou rôle similaire.
↳Très bonne maîtrise de SQL, Python et des concepts d-intégration, transformation, orchestration et optimisation de données.
↳Expérience avec des outils tels qu-Azure Data Factory, SQL Server/Azure SQL, Data Lake, Synapse, Microsoft Fabric, dbt, Snowflake, Databricks ou technologies équivalentes.
↳Solides bases en architecture data, modélisation, qualité des données, gouvernance, sécurité et performance.
↳Expérience en visualisation de données, idéalement avec Power BI, et capacité à concevoir des analyses compréhensibles et orientées métier.
↳Bonnes connaissances en data science ou machine learning : préparation de données, feature engineering, entraînement ou évaluation de modèles, compréhension des limites et biais des approches utilisées.
↳Expérience ou fort intérêt pour les architectures LLM, RAG, embeddings, vector databases, prompt/context engineering, orchestration d-agents et intégration d-APIs IA.
↳Capacité à prototyper rapidement, tester des hypothèses, mesurer la qualité des résultats, puis structurer une solution maintenable et industrialisable.
↳À l-aise avec une approche code first, le développement assisté par IA et les copilots de développement, tout en gardant un haut niveau d-exigence sur la qualité, la documentation et la sécurité.
↳Maîtrise des pratiques de développement modernes : Git, Azure DevOps ou équivalent, CI/CD, tests, revues de code, documentation technique et collaboration en équipe.
↳Capacité à communiquer avec des interlocuteurs métiers et techniques, à animer des ateliers, à vulgariser des concepts complexes et à défendre des choix d-architecture.
↳Maîtrise du français courant et anglais professionnel ; l-allemand est un plus.
↳Autonomie, curiosité, esprit d-équipe, sens du service, rigueur et envie d-apprendre.
