Vous travaillerez avec des Data Engineers et DevOps pour concevoir, maintenir et optimiser une plateforme de données cloud, incluant la gestion de Data Lake, le développement de microservices et l’automatisation des déploiements.

Missions

Développer et gérer des solutions de Data Lake (ADLS Gen2, AWS S3).
Concevoir et maintenir des processus de déploiement automatisé avec Terraform.
Développer des microservices en Python (C# un plus).
Assurer le monitoring et l’exploitation de la plateforme.
Participer aux flux ETL et à l’amélioration continue de la plateforme.
Collaborer avec les parties prenantes pour proposer des solutions robustes et évolutives.
Maintenir la documentation technique et les artefacts de production.
Être force de proposition sur les bonnes pratiques SRE, sécurité, qualité et FinOps.

Profil recherché

Expérience significative en Data Platform et Data Lake (AWS S3, ADLS Gen2).
Maîtrise du développement Python (C# un plus) et des environnements cloud (AWS requis, Azure un plus).
Compétences en Terraform et automatisation de déploiements.
Connaissance des pipelines ETL, du monitoring et des bonnes pratiques SRE.
Méthodologie Agile, orientation user-centric et forte capacité de collaboration.
Autonomie, rigueur et esprit proactif.

Pourquoi nous rejoindre ?

Travailler sur des projets innovants autour de la data et du cloud.
Collaborer avec des experts techniques dans un environnement Agile.
Contribuer à l’optimisation et l’évolution d’une plateforme moderne et scalable.

Candidate profile

1. Compétences techniques clés

Data Lake & Cloud : Avoir une expérience pratique avec ADLS Gen2 et/ou AWS S3. Comprendre les concepts de Data Lake, zones de stockage et sécurité des données.
Développement : Maîtriser Python pour le développement de microservices, et idéalement C# pour l’interaction avec des services existants.
Automatisation et DevOps : Être capable d’automatiser les déploiements avec Terraform et connaître les bonnes pratiques CI/CD.
ETL et pipelines de données : Expérience dans la création et l’optimisation de flux ETL.
Observabilité / SRE : Connaissance du monitoring, des métriques, alerting et outils comme Azure App Insights ou Grafana.

2. Expérience

5 à 7 ans d’expérience sur des projets de Data Platform / Data Engineering / Cloud.
Avoir déjà travaillé dans un environnement Agile et collaboratif.
Idéalement, avoir déjà géré le RUN / support / production de plateformes cloud.

3. Soft Skills

Collaboration : capable de travailler avec Data Engineers, Data Architects, Product Owners.
Proactif / force de proposition : propose des optimisations techniques et process.
User-centric : prend en compte les besoins des utilisateurs finaux pour améliorer les solutions.
Autonomie et rigueur : sait prioriser, gérer son backlog et suivre les processus de mise en production.

4. Bonus / Atouts

Expérience avec microservices et architecture cloud-native.
Connaissance de Azure VPC ou d’autres services cloud spécifiques.
Sensibilité FinOps, optimisation des coûts cloud.
Maîtrise des bonnes pratiques shift-left pour qualité, sécurité et résilience.

💡 En résumé :
Le bon profil est un Data Engineer expérimenté, à l’aise sur le cloud (AWS principalement, Azure un plus), qui sait coder en Python (et éventuellement C#), automatiser des déploiements avec Terraform, gérer des flux ETL, et qui a un état d’esprit proactif, collaboratif et orienté utilisateur.

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