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Nous recherchons un DATA ENGINEER AWS pour un démmarage mission en début d'année Compétences techniques requises pour candidater : Expérience significative sur AWS (S3, EMR, EKS, EC2, Lambda, Athena...) Maîtrise avancée de Spark Scala, Python et SQL Mission : Maintenir la plateforme en conditions opérationnelles : Garantir la disponibilité des données et des services de la plateforme, Assurer la communication avec les utilisateurs de la plateforme, Répondre aux demandes de données (données ad hoc, analyses d’anomalies), Développer les correctifs et évolutions nécessaires, Contribuer à la qualité des données et à l’industrialisation de leur exploitation. Concevoir et développer des services et pipelines de données fiables et performants : Mettre en place des flux de données (acquisition, transformation, export), Concevoir et modéliser les données, Développer et optimiser les pipelines de transformation, Réaliser les tests unitaires et d’intégration, Garantir la qualité des développements via les revues de code, Ordonnancer et gérer les dépendances entre traitements, Déployer sur l’ensemble des environnements, Enrichir et maintenir la documentation de la plateforme. Profil recherché : Minimum 5 ans d'expériences dans un contexte de grande volumétrie de données, Capacité à collaborer avec une pluralité d'interlocuteurs en même temps, Excellent esprit d’équipe, Capacité d'adaptation, Maitrise impérative de : Spark Scala, Python et SQL, Expérience significative sur AWS. Apprécié : Connaissance de Dataiku, Méthodologie Scrum/Safe, Airflow

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer AWS" pour un client dans le secteur des transports Description 🎯 Contexte de la mission Au sein du domaine Data & IA , le client recherche un MLOps Engineer / Data Engineer confirmé pour intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’intelligence artificielle. L’objectif : industrialiser, fiabiliser et superviser la production des modèles IA dans un environnement cloud AWS à forte exigence technique et opérationnelle. Le poste s’inscrit dans une dynamique d’ industrialisation avancée et de collaboration étroite avec les Data Scientists , au sein d’une équipe d’experts en intelligence artificielle et data engineering. ⚙️ Rôle et responsabilités Le consultant interviendra sur les volets suivants : Industrialisation & CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitLab, Docker, Terraform et Kubernetes . Infrastructure & automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM, etc.) , mise en place de bonnes pratiques IaC. Data Engineering / Spark : Développement et optimisation de traitements Spark pour la préparation et la transformation de données à grande échelle. MLOps & Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA via MLflow , et Datadog , gestion du monitoring et des performances. Collaboration transverse : Travail en binôme avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery, optimiser les modèles et fluidifier le passage en production. Amélioration continue & veille : Contribution à la montée en maturité technique, documentation, partage de bonnes pratiques et optimisation continue des pipelines.

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.

Responsable de la mise en œuvre de solutions dans un ou plusieurs des domaines techniques suivants : architecture d’infrastructure, technologies de conteneurs, calcul sans serveur, bases de données, connectivité réseau, sécurité et conformité. Gestion de la maintenance des environnements d’infrastructure avec des processus standardisés et des outils automatisés. Rédaction de documentation détaillée et de conception de bas niveau, avec coordination avec les autres membres de l’équipe. Responsabilité et maintenance de la plateforme de supervision.

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer pour participer à une mission sur un environnement cloud AWS. Le candidat évoluera au sein d’une équipe digitale internationale et contribuera à la conception, au développement et à la mise en production de solutions data à grande échelle. Profil recherché : Expérience confirmée en tant que Data Engineer ou rôle équivalent. Capacité à collecter les besoins métiers et utilisateurs et à les traduire en architecture de données. Expérience dans la conception et le développement de pipelines de données robustes et évolutifs. Autonomie et rigueur dans la mise en production et la maintenance d’architectures data. Bonnes capacités de communication et aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire. Compétences techniques requises : Python – maîtrise avancée (4/4) PySpark – maîtrise avancée (4/4) Databricks – niveau confirmé (3/4) AWS – niveau confirmé (3/4) Anglais – professionnel (3/4) Conditions de travail : Télétravail : 2 jours par semaine Présence obligatoire sur site : 3 jours par semaine Lieu : Paris Début de mission : 08/12/2025 Processus de sélection : Codingame à compléter dans les 48h après réception. Proctoring appliqué pour le codingame. Soutenances techniques prévues après le codingame.

Details de la Mission : Vous interviendrez sur la gestion et l’optimisation de l’environnement AWS Cloud. Votre rôle consistera à garantir la performance, la stabilité et la scalabilité des infrastructures cloud. Vous participerez également à la mise en place de solutions d’automatisation , à la supervision des environnements , ainsi qu’à l’ amélioration continue des processus DevOps . Compétences requises Expertise confirmée sur AWS (EC2, S3, Lambda, CloudFormation, IAM, etc.) Expérience significative en gestion et optimisation d’infrastructures Cloud Connaissance des bonnes pratiques DevOps Bon niveau d’anglais (environnement international)

Hanson Regan recherche un AWS/ingénieur/Architectes pour une mission de 12 mois basée à Paris Architecte avec Expertise IaC sur AWS, modèle d'habilitation IAM Architecture de la plateforme Data et du Datalab sur Services Data AWS natifs Ingénieurs Data avec Expérience AWS : Ingestions de fichiers simples avec AWS Glue Portage de code Spark2 vers Spark 3 de cloudera vers EMR (mix Python & Scala) Services Data Natifs AWS (GLue, EMR, Tables GLue sur S3 et éventuellement S3Tables Iceberg) Document d'expositionDB/MongoDB En raison des exigences du client, les indépendants doivent pouvoir travailler via leur propre entreprise, car nous ne pouvons malheureusement pas accepter de solutions globales pour cette mission. Veuillez nous contacter au plus vite si vous êtes intéressé.

Bonjour ☺️ Nous recherchons un DATA ENGINEER orienté sur les technologies SPARK / SCALA / PYTHON/ AWS pour le compte de notre client ! Mission : Maintenir la plateforme en conditions opérationnelles : Garantir la disponibilité des données et des services de la plateforme, Assurer la communication avec les utilisateurs de la plateforme, Répondre aux demandes de données (données ad hoc, analyses d’anomalies), Développer les correctifs et évolutions nécessaires, Contribuer à la qualité des données et à l’industrialisation de leur exploitation. Concevoir et développer des services et pipelines de données fiables et performants : Mettre en place des flux de données (acquisition, transformation, export), Concevoir et modéliser les données, Développer et optimiser les pipelines de transformation, Réaliser les tests unitaires et d’intégration, Garantir la qualité des développements via les revues de code, Ordonnancer et gérer les dépendances entre traitements, Déployer sur l’ensemble des environnements, Enrichir et maintenir la documentation de la plateforme. Profil recherché : Minimum 5 ans d'expériences dans un contexte de grande volumétrie de données, Capacité à collaborer avec une pluralité d'interlocuteurs en même temps, Excellent esprit d’équipe, Capacité d'adaptation, Maitrise impérative de : Spark Scala, Python et SQL, Expérience significative sur AWS. Apprécié : Connaissance de Dataiku, Méthodologie Scrum/Safe, Airflow N'hésitez pas à envoyer votre CV !

CONTEXTE: Experience: 5 ans et plus Métiers Fonctions : Production, Exploitation, Infrastructure, Devops Engineer Spécialités technologiques : Infrastructure, Cloud MISSIONS Nous sommes actuellement à la recherche d'un profil DevOps expérimenté sur le Cloud AWS. Vous intégrerez une équipe agile rattachée à la direction Cloud Platform. Dans ce cadre, vous serez chargé de l'automatisation des déploiements, de la gestion de l'infrastructure AWS, de la sécurité et de la conformité, de la gestion des logs et des alertes. Vous serez également responsable de la mise en place de solutions conteneurisées et serverless, tout en contribuant activement à l'amélioration des pratiques DevOps et de sécurité au sein de l'organisation. Expertise souhaitée - Forte expérience en ingénierie et en architecture de solutions d'infrastructure AWS - Expérience pratique des concepts suivants : AWS Landing Zone, AWS et de sécurité et stratégie multi-compte AWS - Connaissance approfondie des principes et de la conception de Terraform Infrastructure as Code (IaC). conception. - Expérience pratique de Gitlab et Gitlab-CI - Expérience avérée dans l'écriture de code de haute qualité en Python - Connaissance approfondie de l'infrastructure et des services AWS, y compris, mais sans s'y limiter, Fargate, Lambda, etc. Fargate, Lambda, S3, WAF, KMS, Transit Gateway, IAM, AWS Config, etc.. - Expérience avec les architectures conteneurisées & Serverless. - Expérience sur une solution SIEM, idéalement Splunk. - Expérience pratique des concepts suivants : Approche Shift-left & DevSecOps SBOM, SAST, services de sécurité et de conformité AWS (AWS Config, Inspector, Network Filewall, etc.) - Expérience des meilleures pratiques en matière de journalisation, de surveillance et d'alerte basées sur AWS Cloud et des outils standard de l'industrie, notamment Splunk, CloudWatch logs, Prometheus, Grafana, Alert Manager et PagerDuty.

Nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) pour renforcer notre équipe data et prendre un rôle clé dans la conception, l’industrialisation et la mise en production de nos pipelines et services de données. Le poste s’adresse à un profil autonome, passionné par les bonnes pratiques de développement , capable de challenger les architectures existantes et de proposer des solutions robustes et scalables . 🧩 Missions principales Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données performants, scalables et résilients . Encadrer et accompagner techniquement les équipes sur les choix d’architecture et de stack technologique . Déployer et orchestrer des traitements distribués (PySpark, AWS Glue, Airflow). Concevoir et exposer des APIs de données (via AWS API Gateway / Lambda). Industrialiser les environnements via Terraform et des pipelines CI/CD (GitLab, Jenkins…). Garantir la fiabilité, la performance et la sécurité des flux et services de données. Mettre en place du monitoring et de l’alerting pour la supervision des traitements. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques (tests, code review, documentation, CI/CD). Participer à la formation et au mentoring des ingénieurs juniors. 📦 Livrables attendus Schémas et modélisation des structures de données . Pipelines industrialisés et interconnectés avec les assets produits. Mise à disposition de la data vers des systèmes externes (APIs, exports, injections). Documentation technique et dashboards de suivi. Solutions conformes aux exigences RGPD / Data Privacy / éco-conception . Mise en place du monitoring et alerting en production. Contribution à l’ usine logicielle (intégration continue, tests automatisés, déploiements). Présentation régulière des réalisations techniques aux équipes métiers et produit. 🧠 Compétences techniques requises (Must Have) Python (expert). PySpark et Pandas (traitement et transformation de données). AWS (Glue, Lambda, API Gateway, ECS, IAM). Terraform (infrastructure as code). CI/CD (GitLab, Jenkins ou équivalent). Observabilité et supervision (logs, metrics, alerting). Pratiques de code propre, testé et documenté . 🌱 Compétences appréciées (Nice to Have) Airflow pour l’orchestration des jobs. AWS SageMaker pour le déploiement ou l’entraînement de modèles IA. Sensibilité MLOps et DataOps . Connaissance des standards de l’éco-conception et de la sécurité des données . Expérience en mentorat technique ou lead technique data .

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer AWS senior" pour un client dans le secteur de l'Energie Description 🧩 Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer AWS Senior capable de concevoir, maintenir et optimiser les pipelines de données critiques de la plateforme analytique. La mission s’inscrit dans un environnement cloud AWS, au cœur de la transformation data et de l’industrialisation des flux d’ingestion, de traitement et d’exposition des données. 🎯 Objectifs et livrables 🔹 Responsabilités principales : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT robustes et scalables. Travailler principalement en Python pour manipuler, transformer et automatiser les flux d’ingestion de données. Gérer les workflows SQL et concevoir des modèles de données relationnels sur PostgreSQL. Exploiter les services AWS (Lambda, Step Function, EC2, S3, Glue, etc.) pour l’orchestration et la livraison des données. Collaborer étroitement avec les équipes backend et data consumers pour assurer la cohérence des intégrations et des APIs. Mettre en œuvre des processus de monitoring, test et optimisation des systèmes de données afin de garantir performance, fiabilité et sécurité. Contribuer activement à l’amélioration continue de l’architecture et des bonnes pratiques techniques (code review, automatisation, documentation).

Missions principales : Développer et industrialiser des pipelines de données et microservices sur AWS. Assurer la qualité, la fiabilité et l’accessibilité des données. Collaborer avec les équipes Data Science pour répondre aux besoins métiers. Maintenir et optimiser les systèmes existants. Participer à la collecte des besoins et à la documentation technique. Minimum 4 ans d’expérience en Data Engineering et big data. Maîtrise de Python, programmation orientée objet et design patterns. Expérience sur bases de données SQL et Graph. Connaissance des architectures microservices et APIs externes. Expertise conteneurisation (Docker, Kubernetes, Helm) et CI/CD (GitFlow, GitOps, Terraform). Bonne communication, autonomie, rigueur et capacité à gérer plusieurs tâches. Expérience des services AWS : S3, Lambda, IAM....

Développement de la plateforme de microservices AWS • Industrialisation des cas d’usage métiers du groupe en lien avec les media • Assurer la qualité, la fiabilité et l'accessibilité des données. • Développer les pipelines de traitement de données avec orientation media • Collaborer avec les équipes de data science pour comprendre les besoins en données et mettre en place les solutions appropriées. • Recueillir les besoins avec des métiers ou clients. • Assurer la maintenance et l'optimisation des systèmes de données existants. Livrables attendus : Des analyses, développements et documentations de qualité.

🧠 Vos missions Concevoir, construire et maintenir l’infrastructure AWS dédiée aux traitements Data & IA. Développer des pipelines de données robustes et scalables, orientés médias. Industrialiser les cas d’usage métiers en lien étroit avec les équipes Data Science. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données et des traitements. Contribuer à la documentation technique et au suivi de l’activité. Collaborer avec les équipes métiers pour recueillir les besoins et proposer des améliorations. 🛠️ Environnement technique Cloud & Infra as Code : AWS (IAM, S3, Lambda, Secret Manager, VPC), Terraform, Ansible, GitOps. Conteneurisation : Docker, Kubernetes, Helm. Langage principal : Python (POO, design patterns, tests). CI/CD : GitFlow, pipelines de déploiement. Bases de données : SQL et Graph. Outils projet : JIRA, méthodes Agile.