Créée en 2005, HC RESOURCES est une société française et indépendante de conseil spécialisée dans le Recrutement, la Chasse de Tête, l'Evaluation de Compétences, l'Assessment center, le Coaching, la Formation en management et l'Outplacement. Notre client est un acteur majeur de la Supply Chain, reconnu pour son expertise dans la gestion des flux logistiques nationaux et internationaux. Il accompagne depuis plusieurs décennies ses clients sur l'ensemble de la chaîne logistique : transport, douane, entreposage, distribution et solutions digitales. Présent à l'international, avec un réseau solide et des partenariats dans de nombreux pays, le groupe garantit fiabilité, réactivité et performance. Cette dimension mondiale lui permet de répondre aux besoins d'entreprises de toutes tailles, dans des secteurs variés tels que l'industrie, le retail, l'e-commerce ou la santé. Porté par une croissance soutenue, notamment via des acquisitions stratégiques et une politique d'innovation ambitieuse, le groupe vise à devenir un leader incontournable de la Supply Chain intégrée, en combinant expertise humaine et solutions technologiques avancées. Dans le cadre d'un renforcement de la Direction Data, nous recrutons un Expert Data / AWS Glue & BI H/F, avec une solide expérience sur AWS Glue, une pratique confirmée des approches DevOps et une bonne maîtrise d'un outil BI. Rattaché(e) au Chief Data Officer, vous intégrez l'équipe Data groupe, composée de profils pluridisciplinaires (Data Engineers, Data Analysts, Data Stewards). Vous êtes responsable de la conception, de l'industrialisation et de l'évolution des pipelines data et des indicateurs de pilotage (descriptifs et prédictifs), au service des métiers de la Supply Chain. Vos principales missions seront les suivantes : - Concevoir, développer et optimiser des jobs AWS Glue (Python / PySpark), en environnement IDE (projets structurés, librairies partagées, tests), en appliquant les bonnes pratiques de développement et de qualité de code. - Mettre en place et faire évoluer des chaînes de traitement data robustes (batch, et potentiellement streaming), en garantissant performance, fiabilité et traçabilité. - Mettre en oeuvre et maintenir des pratiques DevOps pour la data : gestion de versions, intégration continue, déploiements automatisés multi environnements (CI/CD), en s'appuyant sur l'Infrastructure as Code (CloudFormation, CDK, Terraform ou équivalent). - Structurer et alimenter le Data Lake / Data Warehouse groupe : modélisation, optimisation (partitionnement, formats), cataloging et gouvernance. - Automatiser la collecte, la transformation et le stockage sécurisé des données clés, dans le respect des standards de qualité, de conformité Profil recherché Expérience significative en Data Engineering sur AWS, avec une maîtrise avancée d'AWS Glue (jobs PySpark/Python, optimisation, debug) et une pratique du développement sous IDE (projets structurés, tests, packaging). Solide culture DevOps appliquée à la data : CI/CD, automatisation des déploiements, gestion de versions, Infrastructure as Code (CloudFormation, CDK, Terraform ou équivalent). Maîtrise d'au moins un outil BI et d'un ETL / orchestrateur de flux. Une connaissance de Qlik Sense et de Talend serait un véritable plus ; à défaut, vous serez progressivement formé(e) à ces produits au sein de l'équipe. Bonne maîtrise de Python et/ou PySpark dans un contexte de traitement de données. Une première expérience ou un intérêt marqué pour les LLM sur AWS (par exemple via Amazon Bedrock), les approches de type RAG et/ou les agents, serait un vrai plus. Anglais écrit indispensable ; l'anglais oral est un atout. Qualités personnelles : Vous êtes rigoureux(se), organisé(e) et pédagogue. Vous aimez collaborer avec les métiers, comprendre leurs enjeux pour mieux structurer les données et les indicateurs. Reconnu(e) pour votre sens de la communication, vous savez expliquer des sujets techniques à des interlocuteurs non techniques. Enthousiaste et pragmatique, vous faites preuve de ténacité et d'intégrité. Curieux(se), vous avez à coeur d'apprendre, d'expérimenter de nouvelles approches (notamment autour des LLM) et de contribuer activement à la modernisation de la plateforme data du groupe.
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