KEONI CONSULTING

Job Vacancy Senior Data engineer AWS

Paris

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Job position

Contractor
Permanent
As soon as possible
18 months
40k-45k €, 100-550 €
> 10 years experience
Hybrid
Paris, France
Published on 14/11/2025

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CONTEXTE :

 Experience : 7 ans et plus

Métiers Fonctions : Data Management, Software engineer

Spécialités technologiques : Data

Compétences

Technologies et Outils

AWS Spark Airflow Snowflake

Secteurs d'activités

Services Informatiques Conseil en organisation, stratégie

MISSIONS

Rattaché(e) au périmètre du Responsable Data Platform, vos missions consisteront à :

- Développer des pipelines et ETL sur AWS vers Snowflake

- Mettre en place des stockage optimisé grâce aux technologies lakehouse et en particulier DeltaLake

- Créer des jobs manipulant la donnée avec SQL et Python (pandas et ou Polars)

- Réaliser les traitements de volume de données massives avec PySpark

- Développer et maintenir des infrastructures avec de l’IaC et en particulier avec Terraform

- Orchestrer les différents traitements via Airflow

- Déployer et maintenir des applications via la CI/CD

- Participer aux réflexions et au design d’architecture

- Bonne capacité de vulgarisation et de communication

- Participer aux rituels agiles de l’équipe

- Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle
5 à 10 ans en tant que Data Engineer, avec une expérience significative sur AWS.

Un positionnement en tant que techlead serait un plus.

De l’expérience dans un contexte BI serait un plus.

Un positionnement ou une expérience en tant que DevOps serait un plus.

Expertise souhaitée

Python, PySpark, AWS (EMR, S3, Lambda), Airflow, SQL, Snowflake, Terraform, Databricks, Gitlab.

 

Candidate profile

Rattaché(e) au périmètre du Responsable Data Platform, vos missions consisteront à :

- Développer des pipelines et ETL sur AWS vers Snowflake

- Mettre en place des stockage optimisé grâce aux technologies lakehouse et en particulier DeltaLake

- Créer des jobs manipulant la donnée avec SQL et Python (pandas et ou Polars)

- Réaliser les traitements de volume de données massives avec PySpark

- Développer et maintenir des infrastructures avec de l’IaC et en particulier avec Terraform

- Orchestrer les différents traitements via Airflow

- Déployer et maintenir des applications via la CI/CD

- Participer aux réflexions et au design d’architecture

- Bonne capacité de vulgarisation et de communication

- Participer aux rituels agiles de l’équipe

- Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle
5 à 10 ans en tant que Data Engineer, avec une expérience significative sur AWS.

Un positionnement en tant que techlead serait un plus.

De l’expérience dans un contexte BI serait un plus.

Un positionnement ou une expérience en tant que DevOps serait un plus.

Expertise souhaitée

Python, PySpark, AWS (EMR, S3, Lambda), Airflow, SQL, Snowflake, Terraform, Databricks, Gitlab.

 

Working environment

CONTEXTE :

 Experience : 7 ans et plus

Métiers Fonctions : Data Management, Software engineer

Spécialités technologiques : Data

Compétences

Technologies et Outils

AWS Spark Airflow Snowflake

Secteurs d'activités

Services Informatiques Conseil en organisation, stratégie

La Défense, Île-de-France
< 20 employees
IT services
Crée en 2008, Kéoni Consulting est une société de conseil et d’ingénierie informatique spécialisée dans le secteur de la banque, de la finance de marché, et de l’assurance, et de l’industrie. Nous sommes le partenaire dans la transformation digitale des grands Comptes. Nous les aidons à transformer leur modèle économique, aligner vos processus opérationnels, sélectionner les meilleures technologies, atténuer et palier les risques liés au digital. Kéoni Consulting aide les entreprises à: Faire la différence Innover et créer Réinventer votre business Satisfaire les clients Gagner en avantages compétitifs Devenir le leader de leur secteur Devenir le leader de votre secteur Notre activité couvre la totalité du cycle de vie des systèmes d’informations (Pilotage et Gestion de projet, Conseil en MOA, Conception, Réalisation, Maintenance, Production Exploitation)

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