Data Engineer (H/F) - CDI

Contexte

Vous interviendrez au sein d’une équipe data pour contribuer à la construction et à l’industrialisation de pipelines Data/ML, avec pour objectif de transformer des prototypes de data science en solutions robustes et scalables en production.

Missions

• Concevoir et développer des pipelines Data/ML batch sous Azure Databricks
• Exploiter PySpark, Delta Lake, MLFlow et Workflows
• Optimiser les performances (partitionnement, mémoire, GPU)
• Mettre en place des mécanismes de monitoring, traçabilité et reprise d’erreurs
• Développer des packages Python (tests, qualité de code, documentation)
• Développer des APIs (Azure Functions / Container Apps)
• Participer aux phases projet : cadrage, conception, développement et MEP
• Assurer le RUN et l’amélioration continue

Stack technique

• Azure Databricks (expert)
• PySpark (confirmé)
• Python (software engineering)
• Delta Lake, MLFlow
• Azure (Functions, Container Apps)
• CI/CD, tests unitaires

Profil recherché

• Expérience confirmée en Data Engineering / ML Engineering
• Maîtrise des environnements Azure Databricks et PySpark
• Bonne culture développement logiciel (tests, CI/CD, qualité de code)
• Capacité à industrialiser des projets Data/ML
• Autonomie, rigueur et esprit collaboratif
• Une expérience confirmée de 3 ans minimum en tant que Data Engineer est attendue (hors stages et alternance).

Infos à noter

• Type de contrat : CDI ou Freelance
• Télétravail : 2 jours / semaine
• Démarrage : ASAP
• Conditions et rémunération ouvertes à négociation selon profil et expertise

Ce que nous offrons

• Projets data innovants et à fort impact
• Suivi personnalisé et accompagnement de carrière
• Formations & certifications
• Perspectives d’évolution
• Avantages CDI : RTT, événements internes

Qui sommes-nous ?

Chez K-LAGAN, nous mettons l’humain au cœur des projets technologiques : Data & IA, développement logiciel, QA, cybersécurité, agilité. Un groupe présent dans la tech depuis près de 20 ans, avec une ambition claire : faire grandir les talents.