Tech Lead Data H/F

À propos du poste

Crédit Agricole Leasing & Factoring (CAL&F), filiale du groupe Crédit Agricole, recrute un Tech Lead Data en CDI au sein de sa Direction des Systèmes d'Information et de la Digitalisation (DSID), dans la Data & IA Factory. Le poste est basé à Montrouge, avec deux jours de télétravail par semaine possibles. Le Tech Lead Data est le référent technique de la Data Factory, responsable de la conception, de l'évolution et de l'exploitation des plateformes Data et IA, de l'accompagnement des projets vers le cloud et de la garantie de la robustesse, de la sécurité et de la performance des environnements techniques.

Missions principales

• Concevoir et faire évoluer les plateformes Data & IA, définir les standards techniques et contribuer à la stratégie d'architecture de la Data & IA Factory.
• Accompagner les projets dans l'adoption des services Cloud et l'automatisation des déploiements (CI/CD).
• Administer les plateformes Kubernetes, mettre en place Infrastructure as Code et accompagner les équipes dans les démarches DevSecOps.
• Apporter une expertise technique aux squads Data & IA, participer aux choix techniques structurants, réaliser des études et des POC, et contribuer à la résolution des incidents complexes.
• Garantir le respect des exigences de sécurité, participer aux revues d'architecture, contribuer à l'observabilité et au monitoring, et assurer le maintien en conditions opérationnelles des composants critiques.

Profil recherché

• Niveau d'études minimum Bac+5 / M2, ou diplôme équivalent (école d'ingénieur informatique) ; les compétences sont avant tout recherchées.
• Expérience de 6 à 10 ans, dont au moins 2 en rôle de lead technique sur des projets complexes.
• Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes, autonomie, esprit d'équipe, curiosité et veille technologique.

Compétences requises

• Indispensables : Kubernetes, Docker, Git, GitLab CI/CD, Terraform ou Infrastructure as Code, cloud public (idéalement GCP).
• Très appréciées : Kafka, MongoDB, Elasticsearch, Dataiku, Snowflake, Dynatrace, Keycloak.
• Architecture data moderne (Data Lakehouse, Data Mesh, ELT cloud), optimisation des flux, sécurité et gouvernance des données, supervision et observabilité.