Data Engineer Senior (h/f)

Le Groupe Atos est un leader international de la transformation digitale avec 70 000 collaborateurs et un chiffre d’affaires annuel de près de 10 milliards d’euros. Présent dans 67 pays, il exerce ses activités sous deux marques : Atos pour les services et Eviden pour les produits. Numéro un européen de la cybersécurité, du cloud et des supercalculateurs, le Groupe Atos s’engage pour un avenir sécurisé et décarboné. Il propose des solutions sur mesure et intégrées, enrichies par l’IA, pour tous les secteurs d’activité. Atos est une SE (Société Européenne) cotée sur Euronext Paris.

Vos missions

En tant que Data Engineer Senior ML / IA

• Concevoir et piloter des architectures data scalables (batch et temps réel)

• Industrialiser les pipelines de données et les workflows ML (MLOps)

• Mettre en production et superviser les modèles de machine learning

• Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données

• Collaborer avec les Data Scientists, Architectes et équipes métier

• Challenger les choix techniques et contribuer aux bonnes pratiques

• Participer à l’amélioration continue des plateformes data (performance, coûts, sécurité)

• Encadrer ponctuellement des profils plus juniors
  
  
  
  Votre profil
  
  De formation universitaire ou école d’ingénieurs, vous justifiez d’au minimum 5 ans d’expérience réussie sur un poste similaire, idéalement dans des environnements data complexes ou projets IA.
  
  Vous êtes à l’aise dans des environnements exigeants, avec une forte dimension collaborative et client.
  
  

• Capacité à concevoir des architectures data robustes et évolutives

• Expertise en industrialisation des pipelines et MLOps

• Esprit analytique, rigueur et sens de la qualité des données

• Leadership technique et capacité à accompagner des équipes

• Forte appétence pour le Cloud et les technologies data modernes
  
  

Compétences techniques

Python ; SQL ; Spark ; Airflow ; Kafka ; Docker ; Kubernetes ; Cloud (Azure, AWS ou GCP) ; CI/CD ; Git ; Frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) ; Data Lake, Data Warehouse ; MLOps