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Qui sommes-nous ? Artemys, acteur de la transformation numérique est une entreprise à taille humaine, avec plus de 30 ans d’expérience composée de plusieurs entités, chacune spécialisée dans leur domaine (Système, data, réseaux/sécu…) Ce qui nous distingue vraiment ? Ce n’est pas de dire que nous valorisons nos collaborateurs, c’est de le montrer chaque jour. Chez Artemys, l’humain est au cœur de tout ce que nous faisons. Nos valeurs, concrètes et vécues au quotidien : Convivialité : travailler dans une bonne ambiance, ça change tout Proximité : chaque membre de l’équipe a sa place et sa voix Écoute : vos idées comptent autant que votre travail Artemys Paris , située dans le 10ᵉ arrondissement, est une entité spécialisée en infrastructures systèmes. Forte de 36 ans d’expertise , elle accompagne les entreprises, principalement implantées en Ile-de-France , dans leur transformation digitale. C’est au sein de cette entité, la plus ancienne du groupe, que l’aventure a débuté. Au fil des années, Artemys a su fidéliser une clientèle exigeante de Grands Comptes, certains clients accompagnant l’entreprise depuis sa création, dans des secteurs variés. Reconnue pour son exigence technique et ses valeurs humaines, elle est aujourd’hui un acteur clé des Infrastructures, Cloud et Modern Workplace. Votre mission (si vous l’acceptez) : Maîtrise des solutions de stockage en mode objet comme Amazon S3 (et/ou Scality S3). Compréhension des concepts fondamentaux du stockage objet, y compris la gestion des métadonnées, la durabilité et la redondance. Connaissance des bibliothèques Python pour interagir avec des API de stockage (Boto3 pour AWS). Capacité à écrire des scripts pour automatiser des tâches de gestion des données Compréhension des formats de fichiers (JSON, XML, etc.) souvent utilisés dans les systèmes de stockage en mode objet. Connaissance des systèmes d'exploitation Linux et des principes de configuration des serveurs. Capacité à surveiller et à analyser les performances des systèmes de stockage et à identifier les goulots d'étranglement. Le terrain de jeu ? Scality - Confirmé - Impératif S3 - Confirmé - Impératif Python - Confirmé - Impératif Vous, notre perle rare : Vous avez 5 ans d’expérience (minimum) en environnement challengeant Vous avez déjà travaillé avec des grands comptes Vous parlez anglais (niveau conversationnel) Vous faites preuve de rigueur, d’agilité et de proactivité, et disposez d’une excellente aisance rédactionnelle Le process pour nous rejoindre : simple et clair ! Échange RH : On discute de vos motivations et de l’adéquation avec nos valeurs (promis, pas de robotisation ici). Échange opérationnel : Je propose votre candidature au référent (Commercial, SDM, coordinateur…) du compte client, qui échange ensuite avec vous afin de valider votre adéquation avec le besoin. Proposition de mission : Si tout colle, on propose votre CV à notre client ! Conditions de rémunération : Statut : Indépendant / Freelance TJM : Entre 450 € et 480 € (Selon votre expertise) Bienvenue dans l’aventure ARTEMYS Chez nous, chaque talent compte. Peu importe votre âge, vos origines, votre identité, votre religion ou votre orientation : ce qui nous intéresse, c’est vous et ce que vous avez à apporter. On s’engage à répondre à toutes les candidatures sous 72 heures, parce qu’on sait combien l’attente peut être stressante. Et ici, l’inclusion n’est pas qu’un mot : tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap, et on fait tout pour créer un environnement où chacun peut s’épanouir. Prêt, feu, candidatez !

Le Projet Rejoignez une équipe à la pointe de l'innovation pour concevoir, optimiser et industrialiser nos solutions d’Intelligence Artificielle Générative. Au cœur de nos enjeux, vous piloterez l'évolution de nos architectures RAG et de nos systèmes de recommandation pour transformer l'expérience utilisateur. Vous évoluez dans un environnement stimulant où l’expérimentation rencontre les exigences de la mise en production à grande échelle. Vos Missions : En tant qu'Ingénieur IA, votre quotidien s'articule autour de quatre piliers majeurs : 1. Architecture & Développement RAG Conception et optimisation de pipelines hybrides (BM25 + Recherche Vectorielle + Reranking). Expérimentations avancées sur les stratégies HyDE (Baseline, Sélectif, Hybride). Intégration et fine-tuning de LLM via AWS Bedrock (Claude Sonnet / Haiku). 2. Performance & Reranking Déploiement et tests de modèles de reranking (type Qwen) pour affiner la pertinence. Arbitrage constant sur le triptyque : Qualité / Latence / Coût . 3. Data Engineering & Ingestion Gestion du cycle de vie de la donnée : Chunking, génération d’embeddings (Titan) et indexation. Connexion et exploitation des sources de données ( Snowflake, S3 ). 4. Évaluation & Industrialisation Mise en place de frameworks d'évaluation ( RAGAS, DeepEval ) et suivi des métriques clés (nDCG@K, Recall, MRR). Passage à l'échelle des pipelines : robustesse, monitoring et gestion des "edge cases". Votre Stack Technique : Cloud / IA : AWS (Bedrock, Lambda, SageMaker, S3). LLM : Claude (Anthropic). Vector DB & Search : OpenSearch, FAISS. Data : Snowflake, Pandas, Python. Évaluation : RAGAS, DeepEval. Prêt(e) à relever le défi GenAI avec nous ? Postulez dès maintenant !

Organisée autour des outils de stockage et de catalogage, l'équipe Datalake est chargée de mettre à disposition le stockage (S3) pour l'ensemble de la data platform et de garantir robustesse et scalabilité. L'équipe Datalake assure la gouvernance technique du patrimoine de donnée et la gestion des métadonnées au travers des data contract. Nous hébergeons et maintenons le repository central de ces derniers. Nous permettons grâce à cela de construire une observabilité de plateforme au travers de l’usage, du lineage etc. Nous avons le besoin de sensibiliser les utilisateurs aux bonnes pratiques que l'équipe met en place sur une modern data stack. Ceci afin d'accompagner au mieux le développement des use cases métiers sur la plateforme. Une appétence data et avoir déjà manipulé des outils tels que databricks est un réel plus. Ta mission sera de Garantir la robustesse du data contract registry (Aurora + Python fastAPI) Monitorer et prendre des actions proactives de management Assurer le support et l'accompagnement tournant sur les outils de l'équipe (S3, Glue, Unity Catalog, data contract registry) Restituer dans le datalake les metadonnées de nos produits Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques proposées au sein de l'équipe Participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Gouvernance automatisée (Data contract registry, access management, metadata management) Etroite collaboration avec les staff engineer de la plateforme pour le développement de nouvelle features (ADR)

Contexte : Dans le cadre de l’intégration d’une filiale, vous interviendrez sur un projet stratégique de migration de production de deux datacenters distants (on-premise / cloud) vers le datacenter principal du groupe. L’environnement est 100 % Linux, orienté production SaaS, avec des enjeux forts de disponibilité, sécurité, performance et continuité de service, dans un contexte sensible ISO 27001. Le poste est orienté ingénierie infrastructure, avec une forte dimension projet, nécessitant une vision globale d’architecture, sans management d’équipe. Objectif : Votre rôle est de concevoir, organiser et réaliser la migration complète des infrastructures de production d’une filiale vers le datacenter principal, tout en garantissant la continuité de service et la sécurité des systèmes. Vous interviendrez sur l’analyse des dépendances, la compréhension des flux, la stratégie de migration et l’implémentation technique, avec un rôle central dans la coordination, la communication et le reporting projet. Poste Poste 1. Migration & gestion de projet technique Piloter et exécuter la migration des datacenters dans le cadre de l’intégration de la filiale. Analyser les environnements existants, dépendances applicatives et contraintes techniques. Définir les stratégies de migration (phases, risques, rollback, validation). Assurer le suivi d’avancement, le reporting et la communication avec les parties prenantes. Garantir la stabilité des environnements en production pendant les phases critiques. 2. Systèmes & infrastructures Linux Administrer et maintenir des environnements Linux (Ubuntu, CentOS). Gérer des serveurs physiques et virtualisés (VMware). Assurer la fiabilité et l’optimisation des plateformes systèmes de production. Contribuer aux évolutions d’architecture avec une vision d’ingénieur orientée archi. 3. Containerisation, CI/CD & automatisation Intervenir sur des environnements Docker et Kubernetes (optionnel). Utiliser et intégrer les pipelines GitLab CI/CD dans les processus de déploiement. Participer à l’industrialisation des déploiements et des migrations. 4. Données, stockage et plateformes Accompagner la migration des bases de données MariaDB et Manticore Search. Gérer les environnements de stockage centralisé NAS / SAN / S3. Garantir l’intégrité, la disponibilité et la performance des données. 5. Réseaux, sécurité et conformité Intervenir sur les architectures réseau (VPN, firewalling). Participer à la sécurisation des flux inter-datacenters. Respecter les exigences de sécurité dans un environnement ISO 27001.

On cherche un backend Python qui sait mettre les mains dans le run autant que dans le code . Le sujet : construire et faire évoluer des outils d’hypervision qui permettent de comprendre, en temps réel, l’état de systèmes complexes (chaînes métier complètes). Pas un projet vitrine. 👉 Un produit utilisé, qui sert vraiment. 🧩 Le contexte Petite équipe (PO, dev front, dev back, ops, agile master) Organisation agile simple, sans surcouche Beaucoup de responsabilités côté backend (logique + infra + déploiement) Tu ne seras pas “le dev backend”. 👉 Tu seras le backend . ⚙️ Ce que tu vas vraiment faire Développer des APIs en Python (propres, maintenables, utilisées) Travailler sur une archi serverless AWS (Lambda, API Gateway, S3, DynamoDB) Gérer l’infra via Terraform (pas juste lire du code) Déployer via Gitlab CI/CD Exploiter des données de monitoring (Datadog) Corriger, améliorer, optimiser → en continu Et surtout : 👉 participer à la création d’un nouveau produit (pas juste maintenir l’existant) 🧠 Stack Python AWS (Lambda, S3, API Gateway, Cognito) DynamoDB Terraform Gitlab CI Datadog 💬 Pourquoi ça vaut le coup stack propre, moderne, sans legacy lourd vraie autonomie impact direct sur le produit environnement où tu peux proposer et changer des choses

En tant que DevOps Tech Lead, vous pilotez la conception, l’industrialisation et l’évolution des plateformes cloud/data de l’entreprise. Vous encadrez techniquement l’équipe DevOps/Data Platform et garantissez la fiabilité, la sécurité, l’automatisation et la scalabilité des environnements. Vous intervenez au croisement du Cloud Engineering, du CI/CD, de la Data Platform et du leadership technique. Responsabilités principales Leadership & Gouvernance technique • Encadrer et faire monter en compétence une équipe DevOps / Platform Engineers. • Définir les standards d’architecture, sécurité, CI/CD et Infrastructure as Code. • Participer aux choix technologiques et à la roadmap plateforme. • Garantir les bonnes pratiques DevOps, FinOps et SRE. Cloud & Infrastructure • Concevoir et administrer des architectures sur Amazon Web Services. • Industrialiser les infrastructures via Terraform et AWS CDK. • Gérer réseaux, IAM, sécurité, monitoring, sauvegardes et résilience. CI/CD & Automatisation • Mettre en place et maintenir les pipelines GitLab CI/CD. • Automatiser les déploiements applicatifs et data pipelines. • Optimiser les stratégies de branching, release management et quality gates. Data Platform / Databricks • Administrer et industrialiser Databricks. • Déployer les assets via Databricks Asset Bundles (DAB). • Gérer les clusters, policies, secrets, jobs et notebooks. • Mettre en place et maintenir Databricks Workflows. Orchestration & Scheduling • Concevoir et maintenir les workflows data avec Apache Airflow. *** • Superviser les dépendances, retries, SLA et observabilité. * Conteneurisation & Scripting • Construire et maintenir des images Docker. • Développer des scripts d’automatisation en Bash/Linux et Python. • Améliorer les outils internes et les processus d’exploitation. Compétences techniques requises Obligatoires • Expertise Amazon Web Services (IAM, VPC, EC2, S3, Lambda, RDS, CloudWatch…) • Solide maîtrise Terraform • Expérience AWS CDK • Très bonne maîtrise GitLab CI/CD • Expertise Databricks • Maîtrise Apache Airflow • Bonne maîtrise Docker • Scripting Bash/Linux • Développement Python Souhaitées • Kubernetes • Observabilité (Prometheus, Grafana, ELK) • Sécurité cloud / DevSecOps • FinOps • Spark / Data Engineering

Vous rejoignez une équipe data/BI en charge de la mise en place et de l’évolution de l’architecture décisionnelle : datawarehouse, datamarts, traitements de données et reporting métier. Missions : - Analyser les besoins fonctionnels et techniques des métiers - Localiser et qualifier les données nécessaires - Concevoir, modéliser et enrichir les datawarehouses et datamarts - Développer les processus d’intégration de données (ETL / pipelines Big Data) - Traiter et nettoyer les données, garantir leur qualité - Participer à la migration vers le cloud, (Databricks ) - Développer et optimiser des traitements Spark - Produire des rapports et tableaux de bord lisibles pour les métiers - Accompagner et former les utilisateurs dans l’exploitation des données et des rapports - Tester, documenter, déployer et maintenir les livrables en conditions opérationnelles - Participer aux revues de code et à l’amélioration continue de l’architecture décisionnelle Stack & environnement technique : - Big Data : Spark (essentiel), Hive, Indexima - Cloud / Data Platform : Databricks (fort enjeu de migration) - Stockage : Oracle, CEPH S3 (parquet) - Langages : SQL, Python, PL/SQL, Shell, Java (plus apprécié mais pas obligatoire) - ETL : Informatica - Dataviz : Tableau Server - CI/CD & outillage : Git, Jenkins, Ansible, Terraform - Ordonnancement : Control-M -Méthodologie : environnement agile Profil recherché : - Minimum 5 ans d’expérience sur des fonctions BI / Data Engineer / Ingénieur Décisionnel - Très bonne maîtrise de SQL - Solide expérience en modélisation d’entrepôts de données (DWH, datamarts) - Compétences avérées en traitement et nettoyage de données - Maîtrise de Spark indispensable - Expérience en accompagnement métier : ateliers, recueil de besoins, formation, support - Bon niveau de développement (Spark, SQL, idéalement Python et/ou Java en plus) Soft skills : - Autonomie, rigueur, sens de la qualité - Esprit d’équipe, bonnes capacités de communication - Curiosité, envie de comprendre le métier et les usages data - Capacité d’analyse et de synthèse - Force de proposition sur les solutions techniques et décisionnelles

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 DevSecOps (H/F) à Lyon, France. Contexte : Dans le cadre de la refonte de son SI Les missions attendues par le DevSecOps (H/F) : Assurer la performance, la sécurité et l’automatisation dans le cycle de vie du produit numérique Intégrer de manière fluide les dimensions développement, sécurité et exploitation dans le produit. Faciliter les livraisons du produit de bout en bout. Sécuriser les processus de développement et de déploiement. Outiller l’équipe produit pour améliorer son efficacité opérationnelle. Renforcer la résilience des solutions livrées. Favoriser l’autonomie de l’équipe sur les aspects techniques et opérationnels. Automatiser la gestion des infrastructures via des outils IaC Mettre en place et maintenir les chaînes d'intégration et de déploiement continu (CI/CD) Automatiser les tests (unitaires, d’intégration, de non-régression) dans la chaîne CI Identifier des leviers d'amélioration sur la rapidité, la qualité ou la stabilité des livraisons Infrastructure As Code avec Terraform / AWS Automatisation des déploiements (GitLab CI) Services AWS : ECS, Lambda, S3, DynamoDB, IAM, Cognito, Cloudfront, CloudWatch, CloudTrail, Route 53 Ecosystèmes conteneurisés Stratégie de contrôle du code source : trunk-based / GitFlow Grafana

1. Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d’une équipe infrastructure composée de profils juniors, seniors et alternant, la mission vise à accompagner la gestion d’un environnement hybride (Production on-premise virtualisée / Non-Production cloud) et à piloter une transformation stratégique du socle bases de données. 2. Objectifs principauxVolet A : Refonte et modernisation du socle PostgreSQL (prioritaire) Ce chantier structurant vise à standardiser et fiabiliser les bases de données autour d’une architecture performante et résiliente. Migration des clusters PostgreSQL existants (v12) vers des versions majeures supportées (cible v17 selon roadmap) Refonte du PITR (Point-In-Time Recovery) avec mise en place d’une solution robuste incluant stockage externalisé (type S3 ou équivalent sécurisé) Implémentation d’une architecture Haute Disponibilité (HA) (Patroni / ETCD, VIP via Keepalived ou load balancing via HAProxy) Migration de bases MariaDB vers PostgreSQL (audit, conversion, bascule des données) Volet B : MCO, Run et évolutions infrastructure Contribution aux opérations quotidiennes afin de garantir la disponibilité et la performance des plateformes. Industrialisation du provisioning via Terraform Gestion de configuration avec Ansible (création et maintenance de rôles idempotents) Support technique niveaux 0 à 3 (incidents, troubleshooting, performance, patching, maintenance) Suivi des opérations récurrentes et amélioration continue

Développer des modules Terraform réutilisables (networking, sécurité, compute, data, edge) aux standards AWS Gérer un environnement multi-comptes AWS (Organizations, Control Tower, SCPs, gouvernance IAM) Définir des blueprints "golden paths" pour workloads EKS/ECS/Lambda/EC2 avec observabilité et sécurité intégrées Construire des pipelines CI/CD avec policy-as-code (OPA), scanning IaC (tfsec/Checkov) et automatisation Terraform (Atlantis/Spacelift) Opérer la plateforme : monitoring, alerting, logging, tracing (CloudWatch, Datadog, Prometheus/Grafana, OpenTelemetry) + SLI/SLO + DR Sécuriser l'environnement : IAM least-privilege, KMS, Secrets Manager, SOPS , scanning images/IaC Gérer Terraform à l'échelle : remote state S3/DynamoDB, versioning modules, multi-env, détection de drift Accompagner les migrations on-prem → AWS : assessments, patterns, coaching équipes Automatiser les tâches répétitives via Bash/Python + AI copilots Assurer le support L2/L3 , gestion des incidents, post-mortems et documentation

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Ingénieur DevOps / AWS sur Plaisir. Contexte de la mission Dans le cadre de la mise en place d’une dataplateforme d’entreprise, la DSI du client souhaite intégrer un expert Data Ingénieur & DevOps AWS afin de : Mettre en place l’ingestion de différents types de données (structurées, semi?structurées, non structurées) Industrialiser l’ingestion des données depuis un datalake existant vers la nouvelle dataplateforme Automatiser l’intégration des données dans la couche standardisée AWS (RAW DATA vers STANDARDIZED) Réaliser la documentation et assurer le transfert de connaissances L’objectif principal est de finaliser un premier use case incluant l’ingestion de plus de 100 tables issues d’un ERP, tout en accompagnant la montée en compétences des équipes internes (équipe data et Data Engineer). Environnement Technique Data Engineering & Cloud AWS Services AWS Data : S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Lambda Pipelines et orchestration : Step Functions, Airflow, Lambda Python Patterns d’architecture data : Data Lake, ETL / ELT, Data Mesh Transformation data : dbt DevOps & Industrialisation Infrastructure as Code : Terraform CI/CD : GitLab CI/CD Gestion des environnements DEV / PREPROD / PROD Versionning du code et de la data : Git, DVC, LakeFS Sécurité & Gouvernance IAM, gestion des accès, chiffrement Gouvernance et catalogage : Glue Data Catalog, Collibra ou équivalent

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 Administrateur Linux (H/F) à Sophia Antipolis, France. Les missions attendues par le Administrateur Linux (H/F) : 1. Exploitation et MCO applicatif (Production) - Assurer le maintien en conditions opérationnelles des applications critiques ; - Administrer et maintenir les serveurs applicatifs et middlewares - Gérer les incidents de production et participer aux cellules de crise (astreintes possibles) ; - Animer ou contribuer aux points d’incidents et de changements ; - Produire les analyses post-incidents (RCA, COPROD) et proposer des solutions correctives - Support de niveau 2 / 3 2. Administration système Linux - Administrer des environnements Linux (RedHat ou équivalent) en production ; - Développer des scripts Shell pour automatiser les tâches d’exploitation - Contribuer à l’industrialisation via des outils DevOps (CI/CD, automatisation) 3. Projets et évolutions applicatives - Participer aux projets d’évolution : - Réaliser les installations applicatives, recettes techniques, VABE et mises en production - Collaborer avec les différentes parties prenantes (client, TMA, partenaires) Compétences Systèmes Linux - Excellente maîtrise de Linux en production ; - Scripting Shell (awk, sed, grep, curl, perl) ; - Analyse de performance et troubleshooting ; - Outils de supervision : PATROL, Nagios, Centreon, PRTG, Grafana ; - Notions réseau (WireShark) ; - Virtualisation : VMware (vSphere, NSX) ; - Connaissances stockage (S3 apprécié) Production applicative & Middlewares - Administration serveurs applicatifs : * JBoss * Apache Tomcat * Apache HTTP Server - Outils DevOps : Jenkins, Ansible, Git, Jira, Xray, Confluence, Zookeeper ; - Observabilité : ELK (Elasticsearch, Kibana) ; - Notions Kubernetes ; Bases de données - SQL (bases) ; - Connaissances : Oracle, VoltDB ; - Outils : SQL Developer, SQL*Plus Flux et sécurité - Web Services SOAP - Gestion des certificats et flux sécurisés - Openet FusionWorks (Policy Manager / Transaction Manager) ; - Oracle BRM (OCS – INFRANET) ; - Outils internes : SWAN, OCEANE, HP ALM / QC ; - Connaissances télécoms : * Normes 3GPP * Protocole DIAMETER (GX, GY) PCRF, PCEF, OCS * Notions 5G (interfaces SBI) Localisation : Sophia-Antipolis Demarrage ASAP Télétravail : 2 jours/semaine

Rejoins un acteur majeur du numérique qui transforme la mobilité de demain Ici, on ne fait pas que développer du code — on conçoit des solutions digitales à fort impact, utilisées à grande échelle, pour simplifier les déplacements et améliorer l’expérience de millions d’utilisateurs. Le défi : faire parler la mobilité avec intelligence. Tu travailleras sur un chatbot conversationnel nouvelle génération qui accompagne les utilisateurs au quotidien : Informations temps réel (statuts, horaires, parcours…) Détails de voyage (quai, placement, desserte…) Services proposés Gestion des modifications et annulations Accessible via web et messageries instantanées, ce produit est un pilier de l’expérience utilisateur. Une stack technique moderne et ambitieuse Chatbot Open Source : framework conversationnel en Kotlin (TOCK) NLP & IA : services de machine learning managés Cloud & Data : AWS (S3, Sagemaker), MongoDB Infra : Kubernetes Front : React Tools : GitHub, GitLab CI, Sonar, Datadog Collaboration : Confluence, Jira, Teams, Miro Ton rôle : builder, améliorer, fiabiliser Intégré·e à une équipe agile, tu interviens sur tout le cycle de vie produit : Développement de nouvelles fonctionnalités (Kotlin) Mise en place de tests (unitaires, intégration, end-to-end) Code review & amélioration continue Monitoring, performance & stabilité en production Analyse d’anomalies & troubleshooting Conception technique & documentation Participation aux rituels agiles (daily, sprint, rétro…) Contribution à la qualité, sécurité et résilience

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Participer à une intégration d'SAP Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) SAP Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse