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Data engineer H/F Lyon

À propos

Diametral. Le cabinet conçu pour bâtir les entreprises AI-Native leaders de 2030.

Si vous cherchez un cabinet de conseil qui ne fait que conseiller, vous n'êtes pas au bon endroit.

Nous sommes le partenaire qu'on appelle quand un processus critique bloque la croissance, quand une organisation doit changer en profondeur, ou quand une entreprise veut faire de l'IA un vrai avantage concurrentiel.

Nous redisignons les processus, nous les transformons en systèmes AI-Native, et nous les opérons dans la durée tout en formant les équipes pour générer un avantage concurrentiel structurel.

Pas de PowerPoint livrés et oubliés. Pas de POC qui ne passent jamais en production. Des systèmes conçus pour et avec l'IA, déployés dans plus de 300 projets.

Notre conviction : les leaders de 2030 seront AI-Native, ou ils ne seront pas.

C'est pourquoi nous avons structuré notre approche autour de 8 AI-Engines qui couvrent tout le cycle de vie de l'IA :

LES 8 AI-ENGINES

→  Strategy — vision, feuille de route, gouvernance alignée sur des KPIs business mesurables.

→  Governance & Quality — ownership, qualité, conformité, écosystèmes data fiables.

→  Architecture & SW Engineering — Cloud, Lakehouse, Data Mesh, pratiques DevOps robustes.

→  Applied AI & GenAI — modèles prédictifs, applications GenAI, MLOps & AIOps industrialisés.

→  Decision Analytics — dashboards prêts à la décision, data products, solutions analytiques scalables.

→  Product Delivery — du POC à l'industrialisation, avec adoption, performance et ROI mesurable.

→  AI Culturation & Change Management — programmes d'acculturation qui font de l'IA un réflexe métier.

→  Business Innovation & Development — cadrage business et prototypage des cas d'usage qui ouvrent de nouveaux relais de croissance.

Notre méthode : Design. Build. Scale. Run.

Simple. Radical. Diametral.

Descriptif du poste

Chez nos clients :

Industrialisation des pipelines de données : ingestion, transformation, enrichissement – en assurant performance, scalabilité et robustesse (traitements incrémentaux, idempotence).

Optimisation des performances : tuning de requêtes SQL, calculs distribués avec Spark, amélioration continue des performances de traitement.

Contribution à une plateforme data cross-CSP : ajout de services préconfigurés, déploiement rapide de fonctionnalités (serverless, GenAI), mise à disposition d’outils pour les équipes IA.

Automatisation et fiabilisation des workflows : mise en place de CI/CD, monitoring, infrastructure as code et intégration cloud native.

Collaboration transverse : interaction avec les équipes ML/DS, DevOps et DevSecOps sur des sujets partagés et structurants.

Conception d’architectures robustes : modélisation, choix technologiques, rédaction de documents d’architecture (méthode C4), partage des bonnes pratiques.

En interne :

Bonnes pratiques : structuration des guidelines de développement, qualité de code, stratégie de tests.

Rayonnement technique : participation à des événements internes, rédaction de contenus, implication dans la dynamique de veille.

Mentorat : accompagnement des profils plus juniors, transmission des compétences et contribution à la culture technique de l’équipe.

Profil recherché

Diplômé·e d’un Master 2 (école d’ingénieur ou cursus équivalent en informatique).

Expérience confirmée en Data Engineering, avec une forte exposition aux environnements cloud (AWS indispensable, *Azure et Databricks appréciés).

Maîtrise des pipelines de données, du traitement distribué, et des architectures data modernes.

Capacité à évoluer dans des environnements complexes et multi-équipe.

Niveau courant en français et anglais (C1/C2 requis).

Qualités attendues

Esprit collaboratif : à l’aise dans les environnements pluridisciplinaires, avec une capacité à porter des sujets transverses.

Rigueur et structuration : appétence pour les environnements bien organisés, la documentation claire et les standards de développement.

Esprit d’initiative : proactif·ve, force de proposition, orienté·e solution.

Capacité à vulgariser : aptitude à faire le lien entre la technique et les enjeux métiers.

Goût du partage : envie de transmettre et de continuer à apprendre.

Process de recrutement

Un entretien avec notre Talent Acquisiton Manager Justine

Un entretien technique avec un Data engineer Senior

Un entretien final avec la managing directrice Lyon

Informations complémentaires

  • Type de contrat : CDI
  • Date de début : 17 mars 2026
  • Lieu : Lyon
  • Niveau d'études : Bac +2
  • Expérience : > 3 ans
  • Télétravail ponctuel autorisé

Vous êtes intéressé par cette offre ?