Chez Pyl.Tech, nous accompagnons nos clients, de la startup au grand compte, dans la valorisation de leurs données sur Google Cloud.
Le rôle du Data Engineer a changé : il prépare désormais le terrain des agents IA que les entreprises vont déployer. C’est ce que nous construisons chez nos clients, et c’est ce que vous ferez avec nous !
En tant que Data Engineer, vous construisez les fondations data de nos clients : vous cadrez, vous développez, vous industrialisez, vous transmettez.
En pratique, comptez environ 90 % de temps projet client et 10 % de contribution interne.
Vous ne serez pas seul·e : vous rejoignez une équipe d’experts, habituée au travail à distance, rattaché·e à Guillaume. Vous vous appuyez sur notre partenariat Google Cloud et notre spécialisation Data Analytics.
Vos missions :
Écouter & cadrer : vous aidez les équipes Data et métier de nos clients à clarifier leurs besoins (BI, ML, GenAI…) et à les traduire en exigences techniques.
Construire & optimiser : vous concevez et développez des pipelines de données (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, dbt…) adaptés aux contraintes du client : volumétrie, fréquence d’ingestion, streaming, sécurité, gouvernance..
Migrer & moderniser : vous mettez en place ou aidez à la migration de datalakes / data warehouses / lakehouses vers des Google Cloud, BigQuery en tête !
Rendre la donnée exploitable par l’IA : vous posez les fondations dont les cas d’usage GenAI et ML ont besoin : qualité et fraîcheur des données, catalogue et lineage, exposition de corpus pour du RAG, recherche vectorielle, pipelines d’inférence batch ou temps réel.
Industrialiser : vous faites passer les produits Data Science et GenAI du notebook à la production : tests, monitoring, maîtrise des coûts, traçabilité des données consommées par les modèles et la gestion des accès aux corpus sensibles.
Fiabiliser : avec les équipes de développement et d’architecture, vous garantissez l’intégrité, la qualité et la sécurité des données.
Transmettre : vous documentez ce que vous construisez et vous faites monter en compétence les équipes du client, pour que la plateforme vive après votre départ.
Côté interne :
Partenariat : vous soutenez notre partenariat Google Cloud (certifications, spécialisations, projets communs).
Diffusion de la culture Data & IA : webinars, événements co-animés avec Google, publication d’articles. L’écosystème bouge vite : vous partagez ce qui mérite vraiment d’être adopté, en interne comme chez le client 🦸♂️
Environnement technique (non exhaustif) :
Plateformes Data : Google Cloud principalement (BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Composer, Dataform, Dataplex), mais aussi Snowflake, Databricks et de l’on-premises (Hadoop, Cloudera)
BDD : Cloud SQL, AlloyDB, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra…
Langages : Python, SQL
ETL/ELT & orchestration : dbt, Fivetran, Airbyte, Airflow, Dagster…
IA & ML : Vertex AI, Gemini, BigQuery ML, Vertex AI Vector Search, frameworks d’orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex), bases vectorielles (pgvector, Qdrant)
BI : Looker, Looker Studio
Nous sommes partenaires Google, et nous cherchons des personnes qui ont de l’appétence pour ces technologies mais restent ouvertes sur le reste de l’écosystème !