Data Engineer H/F

📣 Qim info, qui sommes-nous ?

Société d’ingénierie informatique et de services du numérique créée en 2004, Qim info est implantée en Suisse (Genève, Lausanne, Zurich & Bâle) ainsi qu’en France (Annecy, Lyon & Paris).

Qim info, c’est avant tout un collectif de consultant.e.s capables d’intervenir à tous les niveaux d’un Système d’Information, sur des expertises variées : IT, data, digital, qualité, ingénierie et organisation, dans des environnements complexes et fortement réglementés.

Nous accompagnons nos clients sur des secteurs exigeants tels que la finance, l’assurance, l’industrie, le secteur public et les systèmes critiques.

Avec plus de 600 collaborateurs, nous sommes constamment à la recherche de nouveaux talents pour relever des défis à forte valeur ajoutée.

Qim info obtient une note globale de 4,1/5 sur Glassdoor et se classe 3ᵉ du classement ICTJournal 2025.

📌 En quelques mots :

Au sein de l'équipe Data, vous interviendrez en tant que Senior Data Engineer. Vous ferez le lien entre l'architecture cloud, l'ingénierie des données et la mise en production des modèles de Machine Learning.

Votre mission consistera à concevoir, automatiser, optimiser et sécuriser l'ensemble de nos pipelines de données complexes. Référent reconnu sur l'écosystème AWS et Databricks, vous garantirez l'excellence technique, l'industrialisation des infrastructures (IaC) et la maîtrise des coûts de nos environnements Cloud.

🎯 Objectifs & Périmètre de la Mission :

1. Ingénierie & Architecture des Pipelines Data

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) à forte volumétrie et haut niveau de performance.
• Exploiter la puissance de Databricks et de PySpark pour traiter des flux de données complexes en batch et temps réel.
• Définir et faire appliquer les meilleures pratiques de développement, de test et d'optimisation du code PySpark.

2. Référent Technique AWS & Infrastructure as Code (IaC)

• Servir de référent technique (SME - Subject Matter Expert) sur les architectures et services Cloud AWS.
• Automatiser l'ensemble du provisionnement des infrastructures Data via Terraform (IaC).
• Déployer et maintenir les processus CI/CD associés aux environnements de données.

3. FinOps & Gestion des Coûts Cloud

• Analyser, suivre et optimiser les coûts liés à la consommation des ressources Cloud (instances AWS, clusters Databricks, stockage).
• Mettre en place des politiques de gouvernance et d'auto-scaling pour rationaliser la facture sans compromettre les performances.

4. Support Machine Learning & MLOps

• Travailler en étroite collaboration avec les équipes de Data Science / Machine Learning.
• Préparer les pipelines de features et assurer la mise en production (industrialisation/MLOps) des modèles de Machine Learning.

🧠 Profil & Soft Skills Recherchés :

• Expérience : Minimum 5 ans d'expérience avérée en ingénierie de données dans des environnements exigeants.
• Mastery Python & PySpark (Expert) : Expertise poussée en Python pour la Data Engineering et maîtrise parfaite du traitement distribué sous PySpark.
• Databricks : Solide expérience en déploiement, optimisation de requêtes et gestion de clusters Databricks.
• Ecosystème AWS (Expert / Référent) : Très bonne connaissance globale et pratique approfondie des services AWS (S3, EMR, Glue, Redshift, IAM, Lambda, KMS, etc.).
• Infrastructure as Code (IaC) : Pratique courante du déploiement d'infrastructures cloud via Terraform.
• Machine Learning : Bonnes connaissances des concepts, workflows et contraintes de déploiement des modèles de ML.

💥 Pourquoi choisir Qim info ?

Une expertise reconnue dans le conseil et la transformation des organisations

Une proximité RH et managériale forte, avec un accompagnement personnalisé

Des missions à forte valeur ajoutée dans des environnements stratégiques

Des opportunités de montée en compétences continues

Une aventure humaine : Qim Tech Talks, afterworks, événements internes, soirées annuelles…