Ingénierie des données Senior // Senior Data Engineering

Voyager, ce n’est pas seulement atteindre une destination — c’est aussi profiter des expériences créées en chemin. Nous collaborons avec plus de 200 compagnies aériennes, entreprises d’hôtellerie, croisières, chemins de fer et services financiers pour transformer le voyage quotidien en expériences extraordinaires. Guidés par nos valeurs d’ambition, d’innovation et de collaboration, nous repoussons constamment les limites et croyons que nous sommes meilleurs ensemble.
Rejoins-nous pour façonner l’avenir du voyage en libérant le potentiel des données.

Nous recherchons un.e Ingénierie des données Senior pour jouer un rôle clé dans l’évolution de notre plateforme de données. Au sein de notre équipe Data Engineering, tu concevras et mettras en œuvre des pipelines et des plateformes de données évolutifs, fiables et performants qui soutiennent l’analytics, l’IA/ML et les applications orientées client.
Dans ce rôle, tu seras un leader technique : mentorant des ingénieurs intermédiaires, guidant la conception des solutions et veillant à ce que les meilleures pratiques soient appliquées. Tu travailleras en étroite collaboration avec un Staff Engineer et un Data Architect, participant aux décisions d’architecture tout en prenant en charge des implémentations et livraisons complexes.

• Diriger la conception, le développement et la mise en œuvre de pipelines de données scalables, résilients et rentables pour les systèmes batch et streaming

• Collaborer avec les Staff Engineers et Data Architects pour traduire l’architecture globale en solutions techniques concrètes

• Promouvoir l’adoption des meilleures pratiques pour le data modeling, la conception de pipelines, la qualité du code et les tests

• Mettre en place et faire évoluer la surveillance automatisée, les alertes et les frameworks de qualité des données pour les pipelines critiques

• Prendre en charge des projets de data engineering complexes et à fort impact de bout en bout, de la conception au déploiement et à la surveillance

• Guider l’équipe dans la conception de flux de données orientés événements, temps réel et microservices

• Optimiser l’infrastructure de données existante pour la performance, la scalabilité et l’efficacité des coûts dans le cloud

• Encadrer et coacher les ingénieurs intermédiaires, effectuer des revues et fournir du feedback pour renforcer les compétences de l’équipe

• Collaborer avec les analystes, data scientists et équipes produit pour co-concevoir des produits de données qui alimentent des modèles avancés d’analytics et de ML

• Contribuer à l’évolution de la gouvernance des données, de la sécurité et des pratiques de conformité

• Évaluer et introduire de nouveaux outils, frameworks et techniques pour maintenir notre stack moderne et efficace

• Promouvoir une culture « data-first », en garantissant que les parties prenantes peuvent faire confiance aux données et agir en conséquence

• Diplôme de Bachelor ou Master en Informatique, Ingénierie ou domaine similaire

• 5–7+ ans d’expérience professionnelle en data engineering, avec un historique de succès dans la livraison de solutions de données à grande échelle

• Maîtrise avancée de Python, SQL et d’au moins un langage supplémentaire (ex. Java ou Scala)

• Expertise approfondie des bases de données SQL et NoSQL, modélisation des données et optimisation des requêtes

• Expérience pratique significative avec Snowflake et les concepts modernes de data warehouse (data lakes, lakehouse, streaming)

• Expertise avec les frameworks d’orchestration (Airflow, Dagster) et CI/CD pour les pipelines de données

• Bonne compréhension des architectures temps réel/streaming (Kafka, Kinesis)

• Historique prouvé dans la mise en œuvre de frameworks de qualité des données, observabilité et monitoring

• Solide connaissance de l’écosystème AWS pour les données (S3, Glue, Lambda, EMR, ECS) ou services cloud équivalents (Azure, GCP)

• Expérience avec l’infrastructure as code (Terraform, CloudFormation)

• Maîtrise des pratiques de software engineering : tests, revues de code, gestion de version et design patterns

• Excellentes compétences en communication et collaboration, avec la capacité d’influencer les décisions techniques et de guider les parties prenantes interfonctionnelles

• Esprit orienté client, focalisé sur la création de valeur et l’efficacité grâce à des produits de données robustes et efficaces

• Expérience avec les outils de gouvernance, catalogage et traçabilité des données (ex. Collibra, Alation, Atlan)

• Exposition aux pipelines de features ML ou workflows MLOps

• Familiarité avec les pratiques DataOps et les plateformes avancées de monitoring/alerting

• Connaissance du développement et intégration d’API RESTful

• Expérience pratique avec Docker, Kubernetes et les workloads de données conteneurisés

• Familiarité avec les plateformes BI et de visualisation (Tableau, Looker)

• Expérience avec des systèmes à haut débit ou faible latence