Mission freelance Data Platform Engineer

Votre mission est de responsabiliser et de faire monter en compétence notre communauté de plus de 50 data engineers et data scientists.
Agissant comme le lien essentiel entre les feature teams et les ingénieurs de la plateforme, vous serez le garant de l’adoption et de l’évolution de notre plateforme data en fournissant un support technique opérationnel, en partageant les bonnes pratiques et en animant des initiatives de partage de connaissances.

Grâce à un engagement proactif, un support direct et une collecte continue de feedback, vous favoriserez un environnement collaboratif, innovant et à fort impact — garantissant que notre plateforme s’adapte en permanence et délivre une valeur maximale à ses utilisateurs.

• Accompagner les data engineers et data scientists dans leurs problématiques techniques en fournissant des solutions opérationnelles, des conseils, des bonnes pratiques et un support via des interactions directes au sein de leurs équipes.

• S’assurer que la dette technique est identifiée, comprise et gérée via des plans d’actions, et participer aux tâches sous-jacentes. Fournir des outils pour aider à gérer cette dette (tests, automatisation, agents IA, …).

• Collaborer avec les équipes data platform et support afin de garantir que les problèmes au sein des pipelines data et de la plateforme data sont identifiés et résolus, améliorant ainsi l’expérience développeur globale.

• Promouvoir l’adoption de la plateforme data par une utilisation quotidienne, en démontrant sa valeur auprès des utilisateurs existants.

• Partager avec la communauté de pratique et les équipes internes les tendances du marché, outils et technologies liés aux plateformes data.

• Évaluer le niveau actuel des équipes sur les outils et pratiques de la Data Platform et l’améliorer via des formations, des exercices et la résolution de problématiques réelles.

• Promouvoir et animer une communauté de pratique afin de construire des parcours de formation d’amélioration, des ateliers internes et des webinaires mettant en valeur les capacités de notre Data Platform.

• Créer du contenu technique tel que des articles de blog, tutoriels, projets exemples et documentation afin d’aider les développeurs à comprendre et utiliser efficacement notre plateforme.

• Collecter activement les retours de la communauté des développeurs afin de fournir des analyses et suggestions d’amélioration produit aux équipes d’ingénierie de la plateforme.

• Fournir des tests pertinents pour les actifs techniques produits par les ingénieurs de la Data Platform et s’assurer qu’ils correspondent aux usages actuels des feature teams.

• Représenter les data engineers et data scientists au sein de l’entreprise, en veillant à ce que leurs besoins et défis soient compris et pris en compte.

• Maîtrise du développement Python et de la conception d’applications scalables et de haute qualité.

• Expérience avec des frameworks de traitement de données tels que Pandas ou Spark. Expérience pratique dans le développement et la maintenance de pipelines data de bout en bout.

• Expertise approfondie sur AWS, complétée par des certifications ou une expérience équivalente.

• Expérience des frameworks d’Infrastructure as Code (idéalement AWS CDK en Python).

• Connaissance des pratiques DevOps et des pipelines CI/CD afin d’améliorer les processus de déploiement.

• Excellentes compétences en communication et en présentation, capables d’expliquer des concepts techniques complexes à des publics variés.

• Forte appétence pour l’animation de communautés de développeurs et la création d’un impact positif.

• Bon niveau d’anglais, la documentation étant rédigée en anglais et une partie des utilisateurs de la Data Platform ne parlant pas français.

• Expérience en développement produit agile et en méthodologie Scrum.

• Expérience de migration de pipelines data vers le cloud.

• Compréhension des bonnes pratiques de sécurité et de conformité dans des environnements cloud.

• AWS : S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation, Cloud Formation, CDK, Lambda, Fargate, …

• Data engineering : Airflow, Parquet, Apache Iceberg

• DevOps : Jenkins, SonarQube, Conda

• Logiciels : Python, Ruff