Job position Data Engineer AWS - S3, Glue, Athena, Python
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Dans le cadre d’un programme data stratégique dans le secteur pharmaceutique (domaine CMC – Chemistry, Manufacturing & Controls), l’entreprise souhaite renforcer son équipe Data Engineering afin de soutenir la migration, l’industrialisation et l’optimisation de ses pipelines analytiques sur AWS. La mission implique une forte collaboration avec les équipes scientifiques, Data, IT et produit, afin de clarifier les besoins métiers, structurer les modèles de données, fiabiliser les flux existants et accompagner les phases de migration vers des architectures modernes. L’objectif est d’améliorer la qualité, la performance, le coût et la robustesse de la plateforme data, tout en garantissant une documentation claire et une montée en compétence durable des équipes internes.
Candidate profile
Le consultant doit justifier de 5 à 10 ans d’expérience en Data Engineering, avec une maîtrise solide de l’écosystème AWS (S3, Glue, Athena, Python) et une expérience confirmée dans le développement ETL/ELT (Glue ETL, Python, schema evolution, partitionnement). Une compréhension des données scientifiques en environnement pharma/CMC est attendue, ainsi que la capacité à clarifier les besoins, estimer les charges, structurer les modèles de données (domain models, star schema, snowflake, gestion des métadonnées) et optimiser les requêtes SQL sur Athena en tenant compte des coûts. Le profil doit également savoir gérer des tests unitaires/intégration, mettre en place des frameworks qualité, documenter des runbooks et architectures, et conduire des migrations (parallel-run, cutover, backfill, data reconciliation). L’anglais est indispensable pour collaborer dans un contexte international.
Working environment
La mission est basée en France avec 2 jours obligatoires par semaine sur site Atos. Plusieurs implantations sont possibles, par ordre de priorité : Bordeaux, puis Toulouse, Bezons et Lyon. Le reste de la mission peut s’effectuer en télétravail. Le consultant évoluera au sein d’équipes pluridisciplinaires, dans un contexte agile, data-driven et fortement orienté performance, qualité et industrialisation. La durée initiale est de 6 mois renouvelables, avec un démarrage ASAP en fonction des délais de sélection et formalités administratives.
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