Un modèle pour l'ingénieur de données qui construit des pipelines fiables et conformes au RGPD.
L'ingénieur de données construit les pipelines sur lesquels repose chaque analyse et chaque modèle d'IA. En France, la demande est portée par la conformité au RGPD, la migration vers le cloud et l'essor des projets data et IA. C'est justement là que se joue la différence française : les pipelines, les contrôles d'accès et les règles de conservation doivent être conformes au RGPD et auditables, pas seulement rapides. Le travail tourne autour de l'ingestion, des chaînes ETL et ELT avec des outils comme Airflow et dbt, la modélisation d'entrepôts dans Snowflake ou BigQuery, et des flux batch et streaming stables. Dans les équipes internationales, l'anglais suffit souvent, mais un français avec un bon niveau d'anglais (B2) reste la base la plus sûre, et Paris concentre les salaires les plus élevés. Le poste valorise un solide travail d'ingénierie, la maîtrise de SQL et Python, et l'habitude de construire pour la fiabilité, pas seulement pour la démo.
Ingénieur de données avec 7 ans d'expérience dans la construction de plateformes data cloud en France. J'ai conçu des pipelines dbt et Airflow traitant 2 To/jour à 99,9 % de ponctualité, et accompagné une migration on-premise vers le cloud conforme au RGPD. Solide en Python, SQL, Spark et Snowflake. Français langue maternelle, anglais C1.
La stack et l'ampleur. « Pipelines Airflow et dbt traitant 2 To/jour à 99,9 % de ponctualité, conformes RGPD » vaut mieux que « expérience en data ».
Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, Snowflake ou BigQuery, modélisation de données et cloud (AWS/Azure), avec une conception conforme au RGPD.
Citer des outils sans pipelines réels ou ignorer la conformité. Les recruteurs veulent l'ampleur, la fiabilité et le RGPD.
Une à deux pages. Commencez par la stack. Utilisez une ligne projet (pipeline, ampleur, outils, impact).
Chiffres en USD. Les fourchettes reflètent une expérience intermédiaire (3 à 7 ans).
Les entreprises, des grands groupes régulés aux scale-ups, recherchent des ingénieurs de données maîtrisant Python, SQL, Spark, Airflow, dbt et un entrepôt cloud, avec de vrais pipelines et une culture RGPD. Une certification cloud (AWS/Azure/GCP) aide. Mettez votre stack, l'ampleur des pipelines et vos résultats de fiabilité en haut. Gardez les termes en anglais : Python, SQL, Spark, Airflow, dbt, Snowflake, ETL.
Utilisez ce modèle ou partez de zéro — notre constructeur IA vous guidera.