Lead Data Engineer H/F - Eau du Grand Lyon

Eau du Grand Lyon est l'établissement public chargé de la gestion de l'eau potable sur le territoire de la métropole de Lyon.

Notre mission : produire et distribuer près de 220 000 m3 d'eau potable chaque jour auprès de 1,4 million d'habitants, dans un souci constant de garantir la qualité de service auprès des usagers.

Face aux enjeux environnementaux et sociaux, nous sommes engagés au quotidien en faveur de la préservation durable de l'eau et de son accès fondamental à toutes et tous.

Eau du Grand Lyon compte une équipe de 430 agents, qui interviennent pour prélever, produire et distribuer l'eau dans les 58 communes de la métropole, et en garantir la qualité tout au long de son parcours jusqu'au robinet.


La Direction des Systèmes d'Information (DSI) conçoit et supervise le système de gestion des technologies de l'information, couvrant à la fois l'informatique de gestion et l'informatique industrielle d'Eau du Grand Lyon.

Pour accompagner notre transformation et répondre aux défis de demain, l'équipe DATA au sein de la DSI lance un projet d'envergure : la refonte de sa plateforme de données vers une architecture moderne, ouverte et souveraine.

Rattaché directement au Responsable du service Apps & Data, votre mission sera de concevoir, bâtir et opérer la future "Modern Data Stack" de l'entreprise. Vous serez le garant technique de l'intégralité du cycle de vie de la donnée.

Vos responsabilités se diviseront comme suit :

1. Architecture & Conception (30%)

- Co-définir, aux côtés d'un cabinet de conseil partenaire, la cible technologique de la nouvelle plateforme (scénarios orientés Open Source, Cloud Souverain européen type OVHcloud, dbt, Airflow, Postgres/Lakehouse ou plateforme AWS).
- Concevoir l'architecture globale des pipelines (Ingestion batch/streaming, stockage, couches de transformation, Reverse ETL).
- Définir la modélisation des données cibles (modèles en étoile, datamarts thématiques) pour garantir des performances optimales et une source de vérité unique pour les Data Analysts.
- Anticiper l'intégration d'une future plateforme IoT (données de compteurs communicants et capteurs réseau à haute fréquence).
- Accompagnement à l'architecture DataViz : Collaborer avec les Data Analysts dans la phase de conception de leurs rapports pour co-définir la structure des tables cibles (agrégations, indexation) et garantir des tableaux de bord fluides, performants et scalables.

2. Engineering & Build (50%)

- Piloter la migration technique des flux actuels (Bases Oracle, ETL Talend, reporting SAP BO) vers la nouvelle infrastructure.
- Développer et industrialiser les pipelines d'ingestion (ELT/ETL) et de transformation de données.
- Mettre en place les pratiques de DataOps au sein de l'équipe (versioning via Git, intégration/déploiement continus CI-CD, automatisation des tests de qualité de données).
- Configurer les flux de "Reverse ETL" pour réinjecter la donnée qualifiée du Lakehouse directement vers les applications métiers.

3. Gouvernance & Accompagnement (20%)

- Assurer la mise en oeuvre technique de la gouvernance de données (intégration des métadonnées dans un outil de Data Catalog type OpenMetadata ou DataHub).
- Être le référent technique de l'équipe : accompagner la montée en compétences des Data Analysts / Développeur de l'équipe data vers les langages cibles (Python, SQL avancé, dbt).
- Garantir la sécurité, la souveraineté et la conformité RGPD de la plateforme.

Connaissances génériques (savoirs de base / connaissances de l'environnement)

- De formation Ingénieur ou Master 2 en informatique / Data Engineering,
- Justifier d'une expérience réussie de 4 à 6 ans minimum sur un poste similaire, idéalement dans un contexte de migration ou de création de plateforme de zéro.

Savoir-faire professionnels / opérationnels

- Concepts d'architecture : Maîtrise des architectures Cloud (Souverain/Public), des concepts de Data Lakehouse, de la modélisation décisionnelle (Kimball, Data Vault) et de l'IoT.
- Langages : SQL (Expert), Python (Avancé).
- Industrialisation : Excellente maîtrise de Git, des pratiques CI/CD, culture DevOps
- Connaissance des outils de la Modern Data Stack (dbt, Apache Airflow) et des bases PostgreSQL.

Aptitudes et qualités

- Visionnaire et Pragmatique : Capable de concevoir une architecture cible idéale tout en sachant délivrer par étapes.
- Pédagogue et Facilitateur : Vous aimez transmettre, vulgariser et faire monter en compétences vos pairs.
- Sens du service public : Sensibilité aux enjeux de souveraineté numérique et d'impact environnemental.