Data Engineering Lead- R&D pharma- M/F - CDI in Toulouse

Pierre Fabre accélère sa transformation vers une organisation R&D plus numérique, axée sur les données et habilitée par l'IA. Pour soutenir cette ambition, nous créons un nouveau poste de Data Engineering Lead à Toulouse (Langlade, 31). Vous ferez partie de l'équipe R&D Data Engineering qui gère la plateforme de données et fournit des produits de données fiables et réutilisables pour la science des données, la biométrie et toutes les autres fonctions R&D. Le rôle combine leadership d'équipe, responsabilité technique et livraison pratique. Il est responsable de la transformation des données scientifiques et opérationnelles fragmentées en actifs gouvernés et de qualité production qui accélèrent les décisions et les cas d'utilisation R&D.

Votre rôle au sein d'une entreprise pionnière en pleine expansion :

• 1. Diriger l'équipe Data Engineering
  • Construire, organiser et diriger une équipe interne d'ingénieurs de données, complétée par des partenaires externes si nécessaire.
  • Définir des priorités claires, allouer des capacités et établir un backlog de livraison explicite en collaboration avec les parties prenantes R&D et les responsables de la science des données.
  • Coacher les ingénieurs, élever les normes d'ingénierie, développer les compétences et créer une culture de responsabilité, de collaboration et d'amélioration continue.
• 2. Posséder l'ingénierie et les opérations de la plateforme de données
  • Prendre la responsabilité technique de la plateforme de données R&D dans son environnement AWS, depuis la mise en œuvre jusqu'à l'exploitation fiable au quotidien et son évolution.
  • Définir et appliquer des architectures de référence, des modèles réutilisables et des normes d'ingénierie pour l'ingestion, la transformation, l'orchestration, le stockage et la diffusion des données.
  • Mettre en œuvre l'infrastructure en tant que code, CI/CD, tests automatisés, séparation des environnements, observabilité, réponse aux incidents et pratiques de récupération après sinistre.
• 3. Fournir des produits de données fiables pour la R&D
  • Collaborer avec des scientifiques, la science des données, la biométrie, des analystes commerciaux et des équipes de domaine R&D pour traduire les besoins en produits et services de données prioritaires.
  • Concevoir, construire et exploiter des pipelines par lots, incrémentaux, basés sur des API et pilotés par des événements à partir de sources de laboratoire, précliniques, cliniques, de partenaires externes et opérationnelles.
  • Créer des ensembles de données documentés et réutilisables avec des schémas clairs, des règles de qualité, des conditions d'accès, des SLA et une gestion du cycle de vie.
  • Fournir un accès gouverné via SQL, APIs, notebooks et autres interfaces adaptées, permettant des analyses, de l'IA et des applications scientifiques.
• 4. Intégrer la qualité, la sécurité et la conformité dès la conception
  • Intégrer des contrôles de qualité des données automatisés, la traçabilité, la capture de métadonnées, l'auditabilité et la reproductibilité dans les flux de travail d'ingénierie.
  • Appliquer des contrôles d'accès basés sur les rôles et les niveaux de données, le chiffrement, les exigences de conservation et de classification en partenariat avec la sécurité, la gouvernance des données, la qualité, le juridique et le DPO.
  • Soutenir les charges de travail qualifiées GxP, les obligations GDPR et la résidence des données conforme HDS lorsque cela est nécessaire.
• 5. Façonner la feuille de route et l'écosystème d'ingénierie
  • Contribuer à la sélection technologique de la plateforme et diriger la feuille de route d'ingénierie du MVP à l'échelle.
  • Évaluer et intégrer des technologies pertinentes à travers AWS et des plateformes de données modernes telles que Databricks, Snowflake ou SageMaker Unified Studio, en fonction de l'architecture cible sélectionnée.
  • Assurer l'interopérabilité avec l'existant R&D, y compris les sources hébergées sur Azure, GitHub, Veeva, les carnets de laboratoire électroniques, les environnements de calcul statistique et les canaux externes CRO/partenaires.

Ce poste est compatible avec le télétravail jusqu'à 2 jours par semaine selon les règles de l'entreprise. Nous offrons un package de rémunération/avantages attractif : primes, participation aux bénéfices, actionnariat Pierre Fabre avec contribution correspondante, assurance santé et prévoyance, 16 jours de congés (RTT) en plus de 25 jours de congés personnels, participation aux transports publics...

Qui êtes-vous ?

Vos compétences au service de projets innovants :

• Essentiel
  • Expérience significative en ingénierie des données, y compris la responsabilité de plateformes de données cloud de qualité production et de pipelines de données à grande échelle.
  • Expérience démontrée dans la direction et le développement d'ingénieurs de données.
  • Solide expérience avec AWS et au moins une plateforme de données moderne ou un écosystème lakehouse/warehouse tel que Databricks, Snowflake ou SageMaker Unified Studio.
  • Compétences pratiques avancées en SQL et Python, modélisation de données, ETL/ELT, orchestration, APIs et traitement de données distribuées.
  • Expérience avec le stockage d'objets cloud, les formats de table/fichier ouverts, les métadonnées, la qualité des données, la traçabilité et l'accès sécurisé aux données.
  • Expérience dans la mise en œuvre de pratiques d'ingénierie incluant Git, CI/CD, infrastructure en tant que code, tests automatisés, surveillance et gestion des incidents.
  • Capacité à interagir avec des parties prenantes scientifiques et commerciales, à convertir des besoins ambigus en plans de livraison exécutables et à communiquer clairement les compromis techniques.
  • Maîtrise professionnelle de l'anglais ; le français est fortement valorisé.
• Préféré
  • Expérience dans un environnement R&D réglementé tel que la pharmacie, la biotechnologie ou la santé.
  • Compréhension des données scientifiques et cliniques, y compris ELN/LIMS, données instrumentales, omiques, précliniques, cliniques ou de données du monde réel.
  • Expérience dans le soutien des charges de travail GxP, GDPR, HDS ou exigences de données réglementées comparables.
  • Connaissance des principes FAIR, des produits de données, des couches sémantiques, des données de référence/master et de la gouvernance des données fédérées.
  • Expérience de fonctionnement à travers les frontières AWS et Azure et d'intégration de plateformes SaaS, d'échanges de données entre partenaires et de services de streaming.
  • Diplôme de master ou expérience équivalente en informatique, ingénierie, données ou discipline connexe.

*La première richesse des Laboratoires Pierre Fabre, ce sont les femmes et les hommes qui les composent* disait M. Pierre Fabre. Fiers de cet héritage, et convaincus que la diversité des parcours, des expériences et des identités renforce notre performance collective, nous nous engageons à promouvoir l’égalité des chances et à garantir un environnement inclusif pour tous. Dans le respect des lois en vigueur, toutes les candidatures sont étudiées avec la même attention, sans distinction d’origine, de sexe, d’âge, de situation de handicap, d’orientation sexuelle, d’identité de genre, de croyances ou de toute autre caractéristique protégée par la loi.