Data Engineer Confirmé H/F - MP Data

MP DATA est une société spécialisée dans l'acquisition, le traitement, et la valorisation des données.
Depuis sa création en 2015, MP DATA accompagne ses clients, majoritairement industriels, dans le management de leur performance et l'exploitation de leur données.

Les collaborateurs, tous issus de grandes écoles, incarnent au quotidien les valeurs d'Excellence, de Partage et d'Engagement.
Ils associent savoir-faire technique, méthodologie et passion et mettent leurs compétences au service de missions et projets au sein de grands groupes français.

MP DATA accompagne ses clients sur toute la chaine au travers de 3 pôles d'expertise : Conseil et Stratégie, Infrastructure & CloudOPS, Data Science.

Chez MP DATA, les équipes commerciales cherchent des missions en fonction des envies des collaborateurs et non pas l'inverse. Les consultants sont accompagnés dans tous leurs projets, de la mobilité géographique, au changement de secteur d'activité en passant par le développement de nouvelles compétences. Rejoindre MP DATA, c'est la garantie de travailler sur des sujets passionnants avec un cadre technique fort.

Pourquoi nous rejoindre ?

- Des projets techniques exigeants au coeur des environnements industriels.
- Une culture orientée expertise, excellence technique, bienveillance et autonomie.
- Des perspectives d'évolution rapides selon vos envies (expertise, lead technique, pilotage...).
- Un environnement flexible, dynamique, avec une équipe soudée et passionnée.
- Une implantation locale forte à Toulouse, combinée à une vision innovante dans la Data.Dans le cadre du déploiement à l'échelle mondiale de la Data Platform d'un client dans le secteur aéronautique, MP DATA a été missionné pour piloter une initiative stratégique de réduction et d'optimisation des coûts.

Ce projet d'envergure fait suite à un audit FinOps approfondi réalisé par nos experts fin 2025. L'enjeu est désormais de transformer ces recommandations en actions concrètes pour garantir la viabilité économique et technique des futurs développements du groupe.

Vos missions

En tant que Data Engineer au sein de MP DATA, vous aurez un rôle clé dans la construction et la fiabilisation des pipelines de transformation data de nos clients.

Vous interviendrez notamment sur :

- L'Optimisation et le refactoring : vous interviendrez sur les projets les plus énergivores pour identifier les root causes de surconsommation et procéder au refactoring du code (Python, Spark).
- L'observabilité : vous implémenterez des dashboards de suivi de consommation granulaire pour permettre aux équipes métiers de piloter leurs budgets Data.
- La standardisation : vous définirez et mettrez en place de nouveaux processus de développement cost-efficient applicables à l'ensemble des futurs projets de la plateforme.
- L'amélioration continue : vous collaborerez étroitement avec les équipes d'infrastructure pour optimiser l'allocation des ressources.

Le cadre de travail :

- Équipe : Une task force MP DATA dédiée, pilotée par 2 Tech Leads expérimentés, visant une taille de 5 à 6 consultants.
- Impact : Une mission à haute visibilité, alliant excellence technique et enjeux financiers critiques à l'échelle d'un groupe industriel majeur.

Diplômé(e) d'une grande école d'ingénieur (Centrale, Mines, Supaero, Supelec, INSA, etc.) ou équivalent, avec minimum 2 ans d'expérience, vous disposez d'une solide appétence pour les environnements techniques et le domaine industriel.

Vous êtes reconnu(e) pour :

- Votre autonomie et votre sens des responsabilités.
- Votre excellent relationnel et votre capacité à comprendre les besoins métier.
- Votre proactivité et votre force de proposition.
- Votre envie de vous dépasser et de monter en expertise sur les technologies Data.

Compétences techniques attendues

Vous maîtrisez :

Langages : Python
Big Data : Spark (obligatoire, avec expérience dessus), Palantir Foundry, Databricks, Snowflake
Stockage & Data Warehouses : S3, GCS, Azure Blob, Apache Parquet, Delta
Frameworks : Fast API
Versioning & DevOps : Git, CI/CD
Base de données : SQL / NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, ...)

Des connaissances autour de l'architecture cloud (AWS, GCP, AZURE) ainsi que de l'expérience DevOps sont un plus apprécié.