INOCO accompagne ses clients, grands comptes (banque, assurance, énergie, industrie) et start-ups, sur leurs projets IA les plus structurants. On parle de plateformes agentiques en production, d'architectures RAG à l'échelle, de systèmes multi-agents qui servent des dizaines de milliers d'utilisateurs internes.On cherche un Data Engineer pour porter ces sujets côté client, dans des squads mixtes INOCO + équipes internes.Ce que tu feras côté mission clientConception et développement des pipelines de données en Python et Spark : ingestion multi-sources (bases, API, fichiers, flux), transformations à grande échelle, modélisation en couches (bronze, silver, gold).Orchestration des traitements avec Airflow : écriture des DAG, gestion des dépendances, des reprises sur erreur et des backfills.Fiabilité et performance : optimisation des jobs Spark, contrôles qualité, monitoring, gestion du run en production, sécurité et conformité des données.Industrialisation : tests, CI/CD, conteneurisation, déploiement sur l'infrastructure cloud du client.Travail en squad avec les data scientists, AI Engineers, Ops et équipes métier pour traduire leurs besoins en jeux de données exploitables.Ce que tu feras en interne chez INOCOContribuer à structurer le pôle d'expertise Data : définir les standards, les bonnes pratiques et les architectures de référence (pipelines, orchestration, qualité, modélisation) sur lesquels la communauté INOCO s'aligne.Faire monter en compétences les consultants intéressés par la data engineering : sessions techniques, code reviews croisées, accompagnement sur leurs missions.Veille active sur l'écosystème (Spark, Airflow, dbt, Delta Lake, Iceberg, Databricks, outils de data quality et d'observabilité) et diffusion auprès de la communauté.Pré-vente : appui aux ingénieurs d'affaires sur les sujets data complexes, contribution aux réponses techniques et aux chiffrages.Animation : meet-ups, conférences, INOCODAY, projets internes. Tu peux porter les sujets qui te tiennent à cœur.La stack typiquePython (niveau expert attendu), SQL avancé, Scala ou Java appréciéData : Spark (PySpark, Spark SQL), Airflow, dbt, Kafka, formats Parquet, Delta Lake ou IcebergPlateformes : Databricks, Snowflake, BigQuery ou Synapse selon le contexte clientCloud : Azure, GCP ou AWS selon le contexte clientInfra : Kubernetes (souvent OpenShift en grand compte), Docker, Terraform, CI/CD, OTEL, DynatraceQualité et gouvernance : Great Expectations, lineage (OpenLineage, Unity Catalog), catalogagePatterns : architecture médaillon, batch et streaming, EDA, CDC, data mesh12 ans+ d'expérience en développement logiciel, dont une expérience significative en tant que Lead Tech ou Staff Engineer.Projets IA / GenAI / agentique en production (pas du POC).À l'aise pour arbitrer en autonomie dans un environnement Agile exigeant.Français + anglais courants à l'écrit et à l'oral (réunions client, doc technique).Format adapté à la séniorité, en 3 étapes :Premier échange avec un ingénieur d'affaires pour comprendre ton parcours, tes envies et le contexte.Entretien technique avec un consultant du pôle d'expertise IA — discussion d'architecture autour d'un cas concret tiré de tes projets passésRencontre dans nos locaux avec un des fondateurs pour parler de toi, de nous, et de la suite.

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Data Enginner Python / Spark / Airflow j F/H