Data Engineer

LILLE | AI-Native Group 🤖

_Sharp Tech. Real Impact.
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🧠 Ce qu'on recherche chez toi

Tu n'as pas peur de :

- Architecturer des pipelines data robustes avec Python, SQL, dbt et Airflow ;

- Jongler entre BigQuery, Snowflake, Databricks et les outils MLOps ;

- Penser Data Quality, gouvernance, orchestration et optimisation de coûts ;

- Transformer la donnée brute en insights business qui comptent ;

- Expérimenter avec l'IA générative pour révolutionner tes workflows data.

Tu veux comprendre comment ça marche, pas juste faire tourner des scripts.

🛠️ Les projets sur lesquels tu pourrais t'amuser

- Construire des plateformes MLOps complètes sur Google Cloud ou Azure ;

- Créer des algorithmes de machine learning pour optimiser les campagnes retail ;

- Développer des pipelines temps réel pour le pilotage business de grands groupes ;

- Intégrer l'IA générative dans tes workflows data pour automatiser et accélérer ;

- Concevoir des architectures data cloud-native scalables.

Bref, du concret, pas des ETL qui finissent par planter en prod.

🤜🤛 Pourquoi nous rejoindre ?

• Management technique : ton Engineering Manager code aussi, sur de vrais projets clients.

• Recrutement exigeant : nos tests "PlayOffs" te positionnent expert·e dès ta première mission — et fixent ton salaire sur tes skills réels (le process).

• Apprentissage à fond : SFEIR Institute, 15 ans avec Google Cloud (Partner of the Year), AWS, Microsoft, Databricks, Snowflake… certifs et labs inclus.

• Culture libre : agile, décentralisée, sans chichis.

• Communauté qui vit : événements tech chaque semaine, 71 groupes thématiques, cercles engagés (Inclusivité, Green IT…).

• Ta trajectoire, ton choix : IC, management, Trainer, Speaker, Évaluateur·trice PlayOffs, Comité carrière annuel.

• L'après SFEIR : 83 % de nos alumni filent dans des boîtes où la tech compte.

💰 Combien tu vas gagner chez SFEIR ?

À l’issue des PlayOffs, nos tests techniques, on sera en mesure de déterminer tes compétences, et surtout ton potentiel afin de te proposer une rémunération adaptée.