Mission de 3 mois et 10 jours, à temps plein (full remote) , s'étendant du 21 septembre au 31 décembre 2026, dans le secteur de la gestion de données. Elle vise à concevoir, mettre en œuvre et maintenir une infrastructure et un processus d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour l'équipe de l'entrepôt de données, en se concentrant sur les procédures DDL d'AWS Redshift et le code ETL basé sur AWS Glue. Objectifs et livrables Développement et optimisation des pipelines CI/CD : Concevoir, construire et maintenir des pipelines CI/CD robustes qui automatisent le cycle de vie du développement logiciel. Optimiser les performances des pipelines pour réduire les temps de construction et améliorer la fréquence des déploiements. Mettre en œuvre des cadres de tests automatisés, incluant des tests unitaires, des tests d'intégration et des tests de bout en bout. Établir des portes de qualité de code et des analyses de sécurité au sein du pipeline. Configuration et administration de GitLab : Configurer et gérer les instances GitLab. Mettre en œuvre les meilleures pratiques GitLab, y compris les stratégies de branchement, les flux de travail de demande de fusion et les contrôles d'accès. Gérer les intégrations GitLab avec des outils et services tiers. Mettre en œuvre des stratégies de reprise après sinistre et de sauvegarde pour les environnements GitLab. Mise en œuvre et standardisation des processus : Développer et documenter les normes, meilleures pratiques et directives CI/CD pour les équipes de développement. Concevoir et mettre en œuvre des stratégies de déploiement (bleu-vert, canari, déploiements progressifs) qui soutiennent les environnements d'entrepôt de données DEV, UAT et PROD. Créer des guides d'exécution et de la documentation pour les opérations CI/CD courantes et le dépannage. Établir des indicateurs de performance clés (KPI) pour mesurer l'efficacité des pipelines et la productivité de l'équipe. Mener des initiatives d'amélioration des processus et mener des rétrospectives régulières.
Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l'évolution d'une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d'usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d'un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d'incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniquesAWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, PySpark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : PostgreSQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : GitLab CI Qualité et gestion des dépendances : SonarQube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes GitOps et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : GitHub, GitHub Copilot, IntelliJ IDEA, Jira et SharePoint
Pour notre client, un grand groupe international du secteur de la certification et du TIC, nous recherchons un Data Platform Engineer AWS qui rejoindra l'équipe Architecture & Delivery de sa DSI (environ 10 personnes) à La Défense. Le client industrialise sa plateforme Data & IA sur AWS, avec Amazon SageMaker Unified Studio comme socle. Vous en serez le référent technique : vous accompagnez les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme, et vous garantissez le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Support aux projets Data & IA : Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Intervenir dans les phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Identifier les architectures les plus adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques techniques liées aux données Contribuer à la mise en oeuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme : Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services Participer à l'évolution de l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et de nouvelles capacités Data & AI Suivre la consommation des services et proposer des optimisations techniques Gouvernance et partage des données : Accompagner les équipes dans la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en oeuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre les entités Support opérationnel et expertise : Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer les actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et les parties prenantes
DEVOPS ENGINEER COMPÉTENCES REQUISES JAVA / SPRINTBOOT SUR AWS, PHP Confirmé TERRAFORM, GITLAB CI/CD, AWS SERVICES Confirmé EC2 / LAMBDA / VPC / APIG CLOUDWATCH/CLOUDFRONT Confirmé IAM AZURE AD,MYSQL, MONGODB Confirmé Descriptif de la mission Notre Client recherche pour cette mission un Consultant DevOps Les tâches au quotidien seront : • Assurer la gestion des ETL et des flux de bout en bout depuis la prise du besoin jusqu'à la maintenance, l'évolution et le maintien en conditions opérationnelles • Gérer l'intégration du déploiement des Tests unitaires et fonctionnels • Prendre en charge l'intégration des outils de qualité type SonarQube, SAST, autres • Effectuer la création de dashboards, ouverture automatique de tickets • Assurer l'implémentation et la configuration des outils groupes Datadog & New Relic • Etudier, préparer et budgétiser l'utilisation des infrastructures et services cloud AWS et Azure • Mettre en place l'automatisation des tâches via scripting • Assurer le support technique aux équipes transverses (développeurs, QA, production, autres équipes) • Assurer les Debug, résolution d'incidents et optimisation Cloud (AWS) • Assurer la création, maintien, amélioration et documentation des pipelines de déploiement automatique CI/CD
Nous recherchons actuellement un(e) Data Engineer Senior pour accompagner une équipe Data sur des sujets à forts enjeux autour de la Data Engineering, du Big Data et des architectures Lakehouse. 🔎 1 Data Engineer Senior 🎯 Missions principales : · Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle · Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API · Structurer les transformations selon le modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold) · Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg · Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse · Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement Cloud AWS · Orchestrer les workflows ETL / ELT avec Airflow · Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform · Travailler sur des environnements conteneurisés avec Docker / Kubernetes · Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements · Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue · Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données : tests, validations et contrôles automatisés · Documenter les architectures, pipelines et règles métier · Garantir la conformité des flux, notamment dans le respect des exigences RGPD ⚙️ Environnement technique : · DBT / Data Catalog · Apache Spark · Apache Iceberg · AWS : Glue, EMR, S3… · Terraform · Airflow · Python · Trino / Starburst · Datadog · Docker / Kubernetes · Architectures Big Data / Lakehouse · Modélisation et collecte de données 🧑💻 Profil recherché : · Minimum 8 ans d'expérience en Data Engineering · Expertise confirmée des architectures Big Data et Lakehouse · Très bonne maîtrise de DBT, Spark, Iceberg, AWS et Terraform · Solide expérience sur les services AWS, notamment Glue, EMR et S3 · Connaissance de Trino / Starburst et Datadog · Bon niveau en Python · Forte capacité d'analyse et de compréhension des enjeux métiers · Expérience dans l'accompagnement et l'encadrement de profils juniors · Autonomie, rigueur et forte culture de l'amélioration continue 🌍 Contexte : · Environnement Data à grande échelle · Projets autour de la modernisation et de l'industrialisation des plateformes Data · Forts enjeux Lakehouse, Data Quality, Observabilité et Cloud · Collaboration avec des équipes Data, IT et métiers 📍 Localisation : Île-de-France – Hybride 🏠 Télétravail : 3 jours par semaine 📅 Démarrage : fin août 2026 💼 Mission longue durée Si vous êtes intéressé(e) ou connaissez un(e) Data Engineer Senior correspondant à ce profil, n'hésitez pas à me contacter en MP ou directement par téléphone. Cordialement,
Contexte Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud
Notre client s'appuie sur une équipe Data centrale pour exploiter une grande diversité de sources de données et générer des indicateurs à forte valeur ajoutée au service de ses activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, nous recherchons un(e) Senior Cloud Data Platform Engineer qui contribuera à l'optimisation et à l'évolution de la plateforme data cloud, garantissant une intégration fluide des données à l'échelle de l'organisation. Vos missionsConcevoir et développer des templates d'Infrastructure as Code (IaC) avancés et réutilisables pour provisionner et gérer les ressources cloud, selon les meilleures pratiques et des standards d'architecture robustes. Architecturer des blueprints applicatifs complets permettant des workflows de data engineering scalables et fiables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers de l'organisation dans l'utilisation de la plateforme, en lien avec l'équipe Data Support.
Nous recherchons un développeur principalement backend microservices expérimenté pour rejoindre une équipe en pleine structuration, dans un environnement technique 100% serverless AWS. Missions principales : • Développer, modifier et maintenir les microservices qui gèrent la donnée client CRM • Concevoir et faire évoluer les interfaces (API REST) entre le CRM et les systèmes consommateurs/producteurs de données client • Garantir la qualité, l'intégrité et la cohérence de la donnée client à travers les différents flux • Participer à la migration de fonctions historiques actuellement portées par une base Oracle vers des architectures serverless (AWS Lambda, AWS Glue) — gestion de la rétention GDPR, calcul de la qualité de données, etc. • Contribuer à la synchronisation des données entre le CRM (master) et les systèmes tiers, notamment dans le cadre de la migration e-commerce vers Shopify • Dévelopement Front End ponctuel pour des besoins de console d'administration/monitoring interne • Documenter les développements, les flux et les choix techniques • Travailler en environnement Agile (PI planning, cérémonies SAFe/Scrum) Stack technique : • Node.js / TypeScript • AWS serverless : Lambda, DynamoDB (NoSQL), S3 • API REST, JSON • AWS Glue, scripts d'ETL/migration de données Outils et méthodes : • Git (versioning, branches, pull requests) • CI/CD via Gitlab et release management • Jira, Confluence Référence de l'offre : btt6o3wzj4
Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans
