Data Engineer Cloud- H/F

Consultant(e) Data Engineer Cloud - H/F 🚀

📍 Lieu : Paris / Île-de-France – Hybride

📝 Type : CDI / Mission longue durée

🏢 Secteur : ESN – Client grands comptes

Le contexte :

Rejoignez Synchrone pour un projet stratégique chez l’un de nos clients grands comptes. En tant que Data Engineer Cloud, vous aurez un rôle clé dans la conception, l’industrialisation et l’optimisation des pipelines de données sur des environnements cloud à forte volumétrie. Vous serez au cœur des problématiques de performance, de scalabilité et d’innovation data.

🎯 Vos missions :

• Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables.
• Intégrer et transformer des données issues de sources variées (API, bases relationnelles, fichiers, temps réel).
• Optimiser les traitements distribués et garantir la qualité et la fiabilité des données.
• Collaborer avec les Data Scientists et Analysts pour industrialiser les cas d’usage IA & BI.
• Automatiser le déploiement et la supervision des flux de données via des approches DevOps/DataOps.
• Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques Cloud & Big Data.

💻 Environnement technique courant :

• Cloud : AWS, Azure, GCP (BigQuery, Databricks, Synapse, Redshift, Snowflake).
• ETL & Orchestration : Airflow, Dataflow, Glue, Talend, DBT.
• Big Data : Spark, Hadoop, Kafka.
• Langages : Python, SQL, Scala.
• DevOps / DataOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Terraform.

✨Exemples de projets innovants selon nos secteurs :

• Retail : Mise en place d’un Data Lake Cloud pour centraliser et exploiter des données clients omnicanales, afin de développer des recommandations personnalisées et booster l’expérience d’achat.

• Banque : Déploiement de pipelines temps réel avec Kafka & Spark Streaming pour détecter en quelques millisecondes des comportements suspects et renforcer la lutte contre la fraude.

• Transports : Construction d’une plateforme DataOps sur Azure & Databricks pour analyser en continu les données IoT des capteurs de trains et optimiser la maintenance prédictive.

• Énergie : Industrialisation de modèles prédictifs sur Snowflake + ML afin d’anticiper la consommation énergétique, réduire les coûts et améliorer l’équilibre offre/demande.

🔍 Votre profil :

• Minimum 5 ans d’expérience en tant que Data Engineer, avec une expertise sur un environnement Cloud public (AWS, Azure ou GCP).
• Solide maîtrise des pipelines de données et de l’optimisation de la performance.
• Connaissances approfondies en SQL, Python et outils de traitement distribué (Spark/Kafka).
• Expérience dans l’industrialisation de solutions Data pour des environnements à grande échelle.
• Esprit analytique, rigueur, et capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires.

Nos Avantages :

💼 Carrière et accompagnement | Management de proximité et suivi RH dédié, programme de développement de compétences

🏅 United Heroes x Synchrone | Programme sport & bien-être : challenges, coaching, webinaires (...) via une app dédiée et récompenses toute l’année

🌎 RSE | Engagement QVCT (organisation de travail mixte, équilibre pro/perso, diversité…) et Environnemental (Top 3% des ESN engagées).

💚 Avantages RH | Prime de participation aux bénéfices et prime de vacances, indemnités de télétravail, Plan Epargne Retraite Entreprise Collectif, …

💬 Prêt(e) à relever un défi ?

Postulez et laissez-nous découvrir vos talents. On a hâte de collaborer avec vous ! 🚀

⚙️ Notre process de recrutement : Entretien RH -> Entretien Technique -> Entretien Directeur de Département

En 2025, Synchrone se transforme et inscrit ses 1 500 collaborateurs au centre d’un projet d’entreprise ambitieux et créateur de valeur pour tous : Impulse Value.

Référencée auprès des plus grands groupes français et internationaux, elle déploie une nouvelle offre de valeur orientée conseil et place la Data, l’IA, la transformation digitale et le Cloud au cœur de son développement.

Nos secteurs de prédilection : Luxe, Banque/Assurance, Retail, Transport, Média & Télécoms, Energie & Environnement, Internet & Software, Industrie & Services.

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