Head of Data Engineering

Gérer le recrutement d’un(e) Head of Data Engineering, c’est d’abord parfaitement connaître son rôle. Le descriptif ci-dessous est volontairement générique et doit être adapté à votre contexte précis.

Le/la Head of Data Engineering est responsable de la conception, du développement et de la maintenance des infrastructures et pipelines de données permettant à l’entreprise d’exploiter pleinement ses actifs data. Dans un contexte de transformation data-driven, son rôle est de construire des fondations techniques robustes, scalables et performantes pour alimenter les plateformes d’analytics, d’IA et les applications métiers.

Il/elle collabore étroitement avec les équipes Data Science, Data Governance, IT et métiers pour garantir que les données soient accessibles, fiables et exploitables, en temps réel ou en batch, tout en respectant les standards de sécurité et de conformité.
Objectif : industrialiser la collecte, le stockage, le traitement et la diffusion des données pour permettre des décisions éclairées, l’automatisation des processus et le déploiement de l’IA à grande échelle.

Missions et responsabilités

1. Concevoir et maintenir l’architecture data

• Définir et optimiser l’architecture technique des plateformes data en alignement avec la stratégie du CDO.

• Sélectionner les technologies adaptées (data lakes, data warehouses, NoSQL, ETL/ELT comme Spark, Airflow, dbt).

• Architecturer des pipelines temps réel et batch depuis les sources (ERP, CRM, IoT, APIs, fichiers) jusqu’aux utilisateurs finaux.

• Garantir la scalabilité, la performance et la résilience des infrastructures, en anticipant les besoins futurs (IA, analytics avancé).

• Collaborer avec les équipes cloud (AWS, Azure, GCP) pour déployer des solutions sécurisées et optimisées en coûts.

2. Industrialiser la collecte et le traitement des données

• Automatiser les flux de données entre systèmes sources et plateformes cibles.

• Développer des pipelines robustes pour nettoyer, enrichir et agréger les données (ex. Databricks, Snowflake, Kafka).

• Mettre en place du monitoring en continu pour détecter et corriger les anomalies.

• Optimiser les traitements via parallélisation, partitionnement et tuning de performances.

3. Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données

• Assurer des données fiables, cohérentes et à jour, en lien avec les data stewards et la gouvernance.

• Mettre en œuvre des politiques de sécurité (chiffrement, contrôle d’accès) et de conformité (RGPD, ISO 27001).

• Documenter les métadonnées (lignage, dictionnaire de données) pour favoriser la réutilisation et la transparence.

• Intégrer des audits et tests de qualité dans les processus (tests automatisés, validation de schémas).

4. Collaborer avec les équipes Data Science et Analytics

• Fournir des datasets prêts à l’emploi aux data scientists et analystes.

• Supporter l’industrialisation des modèles IA via des pipelines MLOps (MLflow, Kubeflow).

• Participer à la définition des besoins métiers pour aligner les infrastructures aux cas d’usage (reporting, prédictions, automatisation).

5. Piloter l’adoption des bonnes pratiques et l’innovation

• Diffuser les bonnes pratiques (DataOps, DevOps appliqué à la data).

• Former et accompagner les data engineers sur les nouvelles technologies (streaming, graph databases, IA générative).

• Expérimenter des approches innovantes (data mesh, lakehouse, low-code) pour renforcer l’agilité.

• Mesurer l’impact via des KPIs (temps de traitement, coût, satisfaction utilisateurs).

6. Aligner le data engineering avec la stratégie globale

• Prioriser les projets en fonction de la valeur business générée.

• Intégrer les pipelines dans l’écosystème IT global (ERP, CRM, applications métiers).

• Contribuer à la feuille de route technologique pour soutenir les ambitions de l’entreprise (IA, monétisation des données).

Exemples de réalisations concrètes

• Construction d’un data lake AWS avec pipelines automatisés, réduisant de 50 % les temps de traitement et permettant l’analyse de 10 To de données quasi temps réel.

• Déploiement d’une architecture data mesh, améliorant l’agilité des métiers et réduisant les goulots d’étranglement.

• Industrialisation de l’ingestion IoT avec Kafka et Spark, réduisant de 90 % les erreurs liées aux traitements manuels.

• Mise en place d’un catalogue de données (Collibra, Alation) enrichi d’un dictionnaire métiers, augmentant de 40 % l’adoption des données.

• Automatisation du déploiement de modèles via pipelines MLOps, réduisant de 60 % le time-to-production.