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Contexte de la mission : Au sein des équipes IT, le profil accompagnera les équipes CRM et ERP sur les sujets AWS. Il sera en étroite relation avec le responsable architecture applicative. Tâches à réaliser : Co-construire des architectures data serverless event-driven avec le responsable architecture applicative pour les projets CRM et ERP Concevoir des pipelines d’ingestion et de transformation distribués Accompagner la montée en compétence des équipes CRM et ERP sur le sujet AWS en participant aux raffinages et en faisant de la revue de code Mettre en place des systèmes découplés basés sur la messagerie Garantir la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts Compétences recherchées : Obligatoires : AWS Lambda (Python) Terraform Expérience nécessaire : Minimum 6 ans d’expérience sur la fonction Langues : Français Date de démarrage : ASAP Localisation : Locaux du client situés près de Grenoble Possibilité d’interventions hors site Client : OUI, 40% (limitée à un maximum de 40% du temps de prestation contractualisé – réalisable en France Métropolitaine uniquement) Astreintes / interventions HNO : NON Déplacements sur d'autres site client en France : NON Autre matériel requis : NON

Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce ses équipes afin de structurer et valoriser des données issues d'environnements industriels complexes. La mission s'inscrit dans une dynamique de construction et d'optimisation de plateformes data, avec des enjeux forts autour de la qualité, de la volumétrie et de l'exploitation des données pour des cas d'usage avancés (analytics, IA). L'environnement technique repose sur un écosystème cloud AWS, avec des outils modernes de data engineering tels que Databricks et Apache Spark, ainsi qu'une forte culture DevOps. Vous intégrerez une équipe en charge de l'ingestion, du traitement et de l'exposition de données à grande échelle. Responsabilités : - Concevoir et procéder à la maintenance des pipelines de données, de l'ingestion à l'exposition ; - Contribuer à l'optimisation des traitements de données à grande échelle et à la fiabilisation des flux ; - Collaborer avec les équipes data et IA afin de garantir la disponibilité et la qualité des données pour les usages analytiques et machine learning.