Lead Data Engineer

Gérer le recrutement d’un(e) Lead Data Engineer nécessite de bien comprendre son rôle. Le résumé qui suit est générique et doit être adapté à votre contexte spécifique.

Le/la Lead Data Engineer supervise une équipe d’ingénieurs data et est responsable de la conception, du développement et de l’optimisation des pipelines et infrastructures de données. Son rôle est de garantir la fiabilité, la scalabilité et la performance des systèmes de données, tout en alignant les solutions techniques avec les besoins métiers et la stratégie data.
Il/elle travaille en étroite collaboration avec les data scientists, data analysts et équipes IT pour transformer les données brutes en actifs exploitables, dans le respect des normes de sécurité et de gouvernance.

Missions et responsabilités

1. Concevoir et optimiser les pipelines de données

Développer des pipelines ETL/ELT pour extraire, transformer et charger les données depuis diverses sources (bases de données, APIs, fichiers, IoT).
Automatiser les flux de données pour réduire les interventions manuelles et améliorer l’efficacité.
Optimiser les performances (parallélisation, partitionnement) pour réduire les temps de traitement.
Intégrer des mécanismes de monitoring et d’alerte pour détecter et résoudre rapidement les anomalies.

2. Maintenir et améliorer les infrastructures data

Contribuer à la conception et à l’évolution des architectures data (data lakes, data warehouses, bases NoSQL).
Déployer et maintenir les infrastructures sur le cloud (AWS, Azure, GCP) ou on-premise, en garantissant scalabilité et sécurité.
Collaborer avec les équipes DevOps pour automatiser déploiements (CI/CD) et mises à jour des systèmes.
Documenter les architectures et processus pour faciliter maintenance et onboarding.

3. Garantir la qualité et la sécurité des données

Mettre en place des contrôles qualité (validation de schémas, détection d’anomalies, nettoyage).
Appliquer les bonnes pratiques de sécurité (chiffrement, gestion des accès, conformité RGPD).
Travailler avec les data stewards pour garantir conformité avec les règles métiers et standards de gouvernance.
Automatiser tests de qualité et rapports d’anomalies pour une détection proactive.

4. Collaborer avec Data Science et Analytics

Préparer et fournir des jeux de données propres et structurés aux data scientists et analystes.
Optimiser les données pour le machine learning (feature engineering, gestion des biais, formats adaptés).
Participer à la conception de solutions d’analytics avancées (tableaux de bord, reporting automatisé).
Traduire les besoins métiers en solutions techniques adaptées.

5. Encadrer et former l’équipe d’ingénieurs data

Superviser une équipe d’ingénieurs : répartition des tâches, suivi des progrès, garantie de qualité.
Assurer le mentoring technique (Spark, Airflow, SQL avancé, etc.).
Promouvoir collaboration et innovation (revues de code, ateliers techniques).
Recruter de nouveaux talents et faciliter leur intégration.

6. Innover et améliorer en continu les processus

Évaluer et intégrer de nouvelles technologies (streaming avec Kafka, architectures data mesh, etc.).
Proposer des améliorations pour optimiser coûts, performance et fiabilité.
Participer à des projets d’innovation (ex : déploiement de modèles d’IA, nouvelles sources de données).
Mesurer l’impact des solutions (temps de traitement, satisfaction utilisateurs, réduction des coûts).

Exemples de réalisations concrètes

Développement d’un pipeline ETL intégrant des données clients issues de 10 sources, réduisant le temps de traitement de 8h à 30 min.
Migration d’un data warehouse vers Snowflake, améliorant les performances des requêtes de 40 % et réduisant les coûts de 20 %.
Automatisation de la collecte et du nettoyage des données IoT, éliminant 95 % des erreurs manuelles et permettant une analyse en temps réel.
Mise en place d’un système de monitoring avec alertes temps réel, réduisant les temps d’arrêt de 70 %.
Formation et encadrement d’une équipe de 5 ingénieurs, améliorant la productivité collective de 30 %.