Lead Data Engineer (H/F)
Oventi is hiring a Lead Data Engineer in Paris to design modern data architectures (medallion/Lakehouse), build ETL/ELT pipelines with dbt and Airflow, optimize performance on large volumes, and industrialize ML (MLOps) for clients, while mentoring engineers and moving toward team management.
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Paris, France
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Lead
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Data engineering
- Posted
Skills
Must have
- Bac+5 (Engineering school or Master) in Computer Science, Data Engineering or Software Engineering
- 5-7 years of experience in Data Engineering, ideally in consulting or at a data pure-player
- Advanced mastery of data models (star/snowflake, medallion), partitioning, and ingestion/transformation tools
- Aptitude for technical leadership, mentoring, and evolving toward team management
- Expert-level SQL
- Python
- dbt
- Spark
- Apache Airflow
- Partitioning and indexing strategies
Nice to have
- Dagster (modern orchestrator)
- Great Expectations for automated data testing
Full description
En tant que Lead Data Engineer H/F, vous serez un pilier de la stratégie data d’OVENTI. Votre mission : concevoir des architectures data modernes, modéliser les données pour l'analyse, automatiser les déploiements (DevOps/DataOps) et industrialiser les modèles d'IA (MLOps).
Ce rôle est pensé pour un(e) expert(e) souhaitant allier excellence technique sur le cycle de vie de la donnée, accompagnement des équipes et cadrage stratégique chez nos clients, avec la possibilité de prendre progressivement des responsabilités managériales.
Vos missions au quotidien :
1. Data Engineering, Modélisation & Pipeline
- Concevoir des architectures décisionnelles & Lakehouse : Mettre en place des architectures en Médaillon (Bronze, Silver, Gold) et concevoir des pipelines de données (ETL/ELT) performants.
- Modéliser & Structurer la donnée : Structurer les entrepôts de données (Data Warehouses) à travers des modèles de données robustes
- Optimiser les performances : Gérer finement le partitionnement, le bucketing et le coût des requêtes pour garantir des temps d'exécution minimaux sur de gros volumes.
- Transformer & Orchestrer : Développer des modèles de transformation fiables avec dbt et planifier/surveiller les flux via des orchestrateurs modernes (Apache Airflow, Dagster, ...).
- Industrialiser la Data Science (MLOps) : Automatiser le cycle de vie des modèles ML (CI/CD, Feature Store, tracking d'expérimentations, monitoring de data drift).
- Déployer la culture DataOps : Automatiser la gestion des infrastructures cloud via du code (IaC), sécuriser les environnements et garantir la haute disponibilité.
- Garantir la qualité & la gouvernance : Implémenter des tests automatisés de données (dbt test, Great Expectations) et veiller à la sécurité/conformité (RGPD).
3. Conseil & Leadership Technique
- Cadrer & Piloter les projets d'architecture : Définir la feuille de route technique chez nos clients et dialoguer avec les C-level (CTO, CDO).
- Guider & Mentorer : Transmettre les bonnes pratiques de développement (clean code, testing, versioning) auprès des Data Engineers et Data Scientists.
- Trajectoire d'évolution : Accompagner la croissance de l'équipe data avec la possibilité d'évoluer, à terme, vers l'encadrement d'équipe (recrutement, gestion des carrières).