Nous recherchons un Data Engineer AWS / Snowflake confirmé pour intervenir au sein d?une équipe Data sur un environnement cloud moderne, fortement orienté industrialisation, performance et qualité des données.
? Contexte de la mission :Vous serez en charge de maintenir, optimiser et faire évoluer les pipelines et architectures Data existants, dans un écosystème AWS & Snowflake à forte volumétrie.
La mission inclut également la prise en main de sujets de développement et d?industrialisation en cours.
?? Vos missions principales :Ingestion & Transformation
Développer et maintenir des pipelines Python / PySpark (batch, transformations, industrialisation).
Implémenter des processus d?ingestion Snowflake (Snowpipe, procédures stockées, tables dynamiques, datamarts).
Gérer le datalake, les flux d?ingestion et les orchestrations associées.
Architecture & AWS
Intervenir sur les services AWS : S3, Lambda, Step Functions, EMR, DynamoDB, RDS, EventBridge, IAM, API Gateway?
Optimiser et sécuriser les flux Data sur AWS.
Assurer la résilience, les performances et la montée en charge des environnements Data.
CI/CD & Infrastructure
Maintenir et faire évoluer les pipelines GitLab CI,
Travailler avec Docker & Pulumni pour l?industrialisation et l?infrastructure as code.
Monitoring & Qualité
Mettre en place ou améliorer les mécanismes de monitoring, d?observabilité et de data quality.
Documenter, partager les bonnes pratiques et contribuer à l?amélioration continue.
Profil candidat:
Expérience solide en Data Engineering (3?5 ans minimum).
Très bonne maîtrise de l?écosystème AWS : S3, Lambda, Step Functions, EMR, DynamoDB, RDS, EventBridge, IAM, API Gateway?
Expertise Snowflake : Snowpipe, procédures stockées, tables dynamiques, datamarts.
Excellente maîtrise de Python & PySpark.
À l?aise avec GitLab CI, Docker, Pulumni.
Bonnes connaissances en ingestion, datalake, orchestration, monitoring et data quality.
Un plus apprécié : expérience sur Databricks et Power BI.
Bonnes capacités d?analyse, autonomie, communication.
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