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Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l'excellence opérationnelle et l'innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l'ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un Data Engineer – Plateforme Data B2C AWS / Databricks Contexte Vous rejoignez un programme stratégique de refonte d'une plateforme B2C à l'échelle mondiale, dans un environnement Agile Scrum. Description du poste En tant que Data Engineer, vous jouez un rôle clé dans la conception, le développement et l'évolution de la plateforme Data. Vous intervenez à la fois comme leader technique et acteur opérationnel avec pour objectif de garantir la qualité, la performance, la fiabilité et la maîtrise des coûts de la plateforme, tout en contribuant à la valorisation des données. Responsabilités principales Concevoir et développer des architectures Data cloud-native sur AWS, basées sur Databricks Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie. Participer activement au développement conception et développement de pipelines Data ; traitements batch et streaming ; optimisation des performances. Définir, mettre en œuvre et promouvoir les bonnes pratiques de Data Engineering Mettre en place des mécanismes de monitoring et de contrôle de la qualité des données Piloter l'optimisation des coûts AWS et Databricks liés aux traitements Data dans une démarche FinOps. Accompagner les Data Engineers et développeurs Collaborer étroitement avec les équipes Produit et IT, dans un environnement international et multiculturel. Stack technique Data & Cloud Databricks AWS : S3, EC2, RDS, Lambda Langages & Frameworks Java SQL Apache Spark DevOps & CI/CD GitHub Enterprise ArgoCD SonarQube Intégration & Services Kafka PostgreSQL Collaboration & Agile Jira Confluence Agile Scrum Soft Skills Leadership technique : capacité à guider, structurer et faire grandir une équipe Data. Vision transverse : compréhension des enjeux métiers, Data et Cloud, et capacité à les mettre en perspective. Communication : aptitude à vulgariser des concepts techniques et à communiquer efficacement avec différents interlocuteurs. Esprit collaboratif et interculturel : capacité à travailler efficacement avec des équipes internationales. Proactivité et adaptabilité : capacité à anticiper les risques liés à la qualité, aux coûts et aux performances, et à évoluer dans un contexte Agile.

Au sein de nos équipes Data, nous menons actuellement une étude comparative sur le renouvellement de nos usages BI/Dataviz, avec une forte orientation vers les approches BI as Code et l'intégration de l'IA. Plusieurs pistes sont à l'étude : Lightdash, Evidence.dev, Hex, ainsi qu'une approche expérimentale sur-mesure générée par IA (via Claude). Avant d'engager le déploiement opérationnel, nous recherchons un partenaire expert pour finaliser ce benchmark, pousser les outils dans leurs retranchements et sécuriser nos choix d'architecture technique. Vos missions Dans le cadre d'un mini-sprint de 2 à 3 jours, votre intervention s'articulera autour de 4 axes majeurs : Benchmarking final des solutions BI as Code : Pousser Lightdash au maximum de ses capacités fonctionnelles et techniques, et benchmarker de manière comparative Evidence et Hex. Évaluation de l'approche Custom IA : Tester et évaluer la viabilité d'une alternative sur-mesure, générée et packagée via de l'IA pure (Claude). Retour d'Expérience (REX) & Matrice comparative : Structurer un comparatif objectif (coûts, gouvernance, DX, adoption métier, limites techniques) entre ces différentes approches. Sécurisation de l'Architecture : Formuler des préconisations concrètes pour verrouiller les choix d'architecture et la feuille de route de mise en œuvre globale.