En un coup d'œil
- Missions: Dirigez des projets Data & IA tout en garantissant la qualité et la sécurité des solutions.
- Entreprise: Rejoignez Disneyland Paris, un environnement multiculturel et inclusif.
- Avantages: Télétravail, formation continue et opportunités de carrière exceptionnelles.
- Autres infos: Travaillez dans un cadre dynamique avec une équipe passionnée.
- Pourquoi ce job: Faites partie d'une aventure unique et impactez des projets innovants.
- Qualifications: Expérience en Data Engineering et compétences en leadership technique requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Voici votre chance de vivre une aventure professionnelle unique!
Contexte
Dans un contexte de valorisation croissante des données, d’industrialisation des usages analytiques et d’accélération des initiatives Data & IA, le Data Office renforce son leadership technique sur les architectures, les plateformes et les solutions data.
Le Tech Lead Data est le référent technique sur les sujets de data engineering, d’architecture data et d’IA.
Il garantit la qualité, la robustesse, la cohérence, la sécurité et la pérennité des solutions mises en œuvre.
Ce rôle transverse intervient au service de projets de transformation structurants et assure la convergence entre la Data Foundation et les plateformes ML, IA et Gen AI.
Le Tech Lead Data est positionné au sein du Data Office, en interaction étroite avec les Data Engineers, Data Scientists, Solution Architects, équipes IT (Sécurité, Infrastructure, Opérations) et partenaires métier.
- Objectifs du poste
- Assurer le leadership technique sur les plateformes et solutions Data de notre modern data stack.
- Garantir le maintien en conditions opérationnelles, l’évolutivité et la cohérence de la plateforme.
- Assurer l’interopérabilité entre les plateformes Data, ML, IA et Gen AI.
- Sécuriser la qualité, la performance, l’exploitabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts des pipelines et produits data.
- Faire évoluer les méthodes de travail grâce à l’IA, avec une approche pragmatique centrée sur la valeur ajoutée.
- Accompagner la montée en maturité technique des équipes et contribuer activement aux orientations d’architecture.
- Missions principales
- 1. Leadership technique Data & IA
- Être le référent technique sur les sujets de data engineering et d’architecture data.
- Définir, promouvoir et faire appliquer les patterns techniques d’ingestion, de transformation, d’exposition, d’orchestration, de serving et d’observabilité.
- Arbitrer les choix techniques et garantir la qualité des implémentations en matière de performance, fiabilité, sécurité, scalabilité, exploitabilité et coûts.
- Challenger les approches existantes et être force de proposition lorsque les standards ou pratiques doivent évoluer.
- 2. Maintien et évolution des plateformes Data
- Assurer, avec les équipes concernées, le maintien en conditions opérationnelles et l’évolution des plateformes data.
- Définir les trajectoires techniques, anticiper les besoins de capacité et d’observabilité, et piloter la réduction des risques et de la dette technique.
- Garantir la maintenabilité, l’automatisation et la reproductibilité des environnements et des déploiements.
- Veiller à la continuité entre les phases de design, build, déploiement, run, hypercare et décommissionnement.
- 3. Architecture et interopérabilité
- Contribuer au cadrage et au design des cas d’usage Data.
- Définir et valider les architectures techniques batch, streaming, API et ML pipelines.
- Assurer l’interopérabilité entre les plateformes ML, IA et Gen AI et la plateforme Data, notamment sur les flux, les contrats de données, les APIs, la sécurité, l’observabilité et les cycles de déploiement.
- Garantir l’alignement avec les standards IT, les guidelines globales et les trajectoires cibles, tout en proposant leur évolution lorsque cela est nécessaire et justifié.
- 4. Excellence d’ingénierie et accompagnement des équipes
- Accompagner les Data Engineers sur les choix techniques, les bonnes pratiques et la résolution des sujets complexes ou bloquants.
- Réaliser des revues de design, d’architecture et de code lorsque nécessaire.
- Faire progresser les pratiques de CI/CD, Infrastructure as Code, Data Ops, tests automatisés, sécurité et observabilité.
- Contribuer au partage de connaissances, à la documentation et à la montée en compétence collective.
- 5. Transformation des méthodes de travail par l’IA
- Identifier les usages de l’IA susceptibles d’améliorer concrètement la conception, le développement, les tests, la documentation, l’exploitation et le support.
- Mettre en place une démarche réaliste et pragmatique, fondée sur l’expérimentation maîtrisée, la mesure des résultats et la valeur ajoutée.
- Éviter les effets de mode et prioriser les cas d’usage apportant des gains démontrables de qualité, de délai, de fiabilité ou de coût.
- Accompagner l’adoption des nouveaux outils et pratiques dans le respect des exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance.
- 6. Contribution aux projets de transformation structurants
- Apporter son expertise technique aux projets de transformation structurants du Data Office.
- Sécuriser les décisions d’architecture et les phases clés du cycle de vie des solutions.
- Assurer une transition fluide vers le run en coordination avec les équipes Opérations.
- Contribuer aux arbitrages entre valeur métier, time-to-market, qualité, sécurité, maintenabilité et coûts.
- Environnement et compétences techniques
- Cloud & sécurité
AWS : architecture cloud, IAM, réseau, sécurité, résilience, optimisation des coûts et services managés adaptés aux usages data.
Data Platform
Snowflake : architecture, modélisation, performance, gouvernance, sécurité, partage de données et maîtrise de la consommation.
Transformation dbt : structuration des projets, modèles, tests, documentation, lineage, qualité et bonnes pratiques de déploiement.
Orchestration
Apache Airflow : conception des DAGs, dépendances, reprise sur incident, observabilité, performance et exploitabilité.
Infrastructure as Code
Terraform : modularité, gestion des environnements, revues, automatisation et contrôles de conformité.
Industrialisation
CI/CD, Git, tests automatisés, monitoring, observabilité, Data Ops, MLOps et pratiques de production.
Interopérabilité
APIs, événements, contrats de données, gestion des identités, métadonnées et intégration entre Data Foundation, ML, IA et Gen AI.
- Profil recherché
- Formation supérieure (Master ou équivalent) en informatique, data, architecture ou IA.
- Expérience significative, idéalement 7 ans ou plus, dans des rôles de Data Engineering, Tech Lead, Data Architecture ou IA.
- Maîtrise approfondie d’AWS, Snowflake, dbt, Apache Airflow et Terraform, avec une expérience concrète de plateformes en production.
- Expérience du maintien, de l’évolution et de l’industrialisation de plateformes data et IA complexes.
- Capacité à concevoir des architectures interopérables entre Data Foundation, ML, IA et Gen AI.
- Capacité à intervenir dans des environnements complexes, transverses et internationaux.
- Très bon niveau de communication en français et en anglais (C1).
- Compétences clés
- Leadership technique, capacité de décision et sens des responsabilités.
- Expertise en data engineering, architecture data et plateformes cloud.
- Compréhension solide des enjeux ML, IA et Gen AI en production.
- Culture du run, de la qualité, de l’industrialisation, de la sécurité et de l’exploitabilité.
- Vision pragmatique de l’IA, orientée résultats et valeur ajoutée.
- Capacité à respecter et faire appliquer les guidelines globales, tout en sachant les challenger de manière argumentée.
- Capacité à vulgariser, fédérer, accompagner et faire évoluer les pratiques.
- Esprit collaboratif, curiosité technique et orientation résultats.
Informations pratiques
Ce poste est un contrat en CDI au statut cadre.
Ce poste est basé à Marne-La-Vallée
Des conditions de travail favorables à votre épanouissement, une politique de télétravail, si vous êtes éligibles (10 jours de télétravail par mois) vous permettant de concilier votre vie personnelle et professionnelle.
This position is with Euro Disney Associes SAS, which is part of a business we call Disneyland Paris.
La différence Disneyland Paris ?
Un environnement exceptionnel, international et multiculturel, concentré sur un site unique
Un environnement où les valeurs d’inclusion et de diversité sont clé, dans lequel chacun(e) est encouragé(e) à être authentique ;
Une session d'intégration complète et un large éventail d'options de formation pour le développement des compétences ;
De nombreuses possibilités de carrière (promotion interne ou mobilité horizontale) ;
Prêt(e) à participer à une formidable aventure humaine ?
A rejoindre nos collaborateurs (Cast Members) partageant la même ambition professionnelle : celle de faire vivre la magie Disneyland Paris pour les millions de visiteurs quiviennent dans nos parcs tous les ans ?
Il ne vous reste plus qu’à postuler car nous sommes prêts à vous donner les moyens de faire rayonner vos talents !
#J-18808-Ljbffr
Technical Lead Data - CDI - F/H/NB in Montévrain employeur : The Walt Disney Company
Disneyland Paris est un employeur exceptionnel qui valorise le travail d'équipe et l'innovation dans un environnement dynamique. En tant que Chef d’équipe Logistique Transport, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel tout en contribuant à la magie de l'expérience client. Avec une culture d'entreprise axée sur la sécurité et l'efficacité, vous serez soutenu par une équipe passionnée dans un cadre unique et inspirant.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de The Walt Disney Company
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Technical Lead Data - CDI - F/H/NB in Montévrain
✨Participer à des hackathons
Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez The Walt Disney Company!
✨Contribuer à des projets open-source
Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme The Walt Disney Company.
✨Réseauter lors de conférences
Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris The Walt Disney Company.
✨Appliquer directement via notre site
Quand tu vois une offre chez The Walt Disney Company, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Technical Lead Data - CDI - F/H/NB in Montévrain
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez The Walt Disney Company, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.
Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !
Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez The Walt Disney Company s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.
Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez The Walt Disney Company
✨Maîtrise des outils de Data Science
Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.
✨Prépare-toi à des questions techniques
Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !
✨Montre ta passion pour l'apprentissage
En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.
✨Prépare un portfolio percutant
Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.