Cloud and Data Platform Engineer AWS-H/F

Pierre Fabre engage un programme de transformation Data & IA sur le périmètre R&D Medical Care afin de bâtir une plateforme AWS moderne, sécurisée et industrialisée, capable de soutenir à l’échelle les besoins R&D actuels et futurs (données internes/externes, partenaires et CRO, analytics avancée, ML/MLOps et cas d’usage GenAI).Ce programme impose des exigences fortes de sécurité by design, traçabilité, gouvernance et conformité (GxP/CSV) avec une posture audit-ready.

Si vous souhaitez avoir un rôle significatif dans ce projet d’envergure, rejoignez la Digital Acceleration Information System (DAIS) Pierre Fabre comme

Cloud and Data Platform Engineer AWS , à Lavaur (site Cauquillous, 81) , pour être le(la) garant(e) de la fiabilité, de la sécurité et de la scalabilité du landscape cloud qui alimente nos cas d’usage Data, ML et IA au sein de la R&D Pharma.

Vous concevez, automatisez et opérez des plateformes et services Cloud de classe enterprise (AWS-first, ouverture multicloud), au service des Data Scientists, Biostatisticiens, Bio-informaticiens et équipes produit. Votre impact est direct : accélération de la découverte, qualité des données et augmentation de la ‘Probability of Success’ (PoS) des études.

Votre rôle au sein d’une entreprise pionnière en pleine expansion :

Vos missions principales :

• Concevoir, déployer et faire évoluer les composants AWS de calcul, stockage, réseau, gestion des accès, chiffrement et observabilité, dans le respect de la Landing Zone et des standards du Groupe.
• Mettre à disposition des environnements de développement, qualification et production cohérents, sécurisés et reproductibles.
• Développer des modules Terraform, scripts Python, API et composants serverless ou conteneurisés réutilisables.
• Automatiser le provisionnement, la configuration et le cycle de vie des services grâce à l’Infrastructure as Code et aux pipelines CI/CD.
• Intégrer et opérer les services nécessaires au stockage, à l’accès aux données, à l’orchestration et à l’exécution des traitements scientifiques.
• Assurer les connexions sécurisées avec les plateformes Data et Data Science, notamment Snowflake et Posit.
• Garantir la reproductibilité des environnements Python et R ainsi que l’exécution de traitements à forte consommation de ressources.
• Fournir, avec les Data Engineers, AI Engineers et Data Scientists, les capacités nécessaires au déploiement et à l’exploitation des traitements ML et des services GenAI.
• Intégrer les contrôles de sécurité et de vulnérabilités, assurer la traçabilité des changements et produire les éléments techniques nécessaires à la qualification et aux audits.
• Mettre en place les mécanismes de supervision, sauvegarde, restauration et gestion des incidents nécessaires à la fiabilité des services.
• Suivre la consommation AWS, optimiser le dimensionnement des ressources et contribuer aux pratiques FinOps.
• Accompagner les équipes scientifiques et métiers, challenger leurs besoins et transformer les réalisations en standards et composants réutilisables.

Ce poste est compatible avec du télétravail jusqu’à 2 jours par semaine selon les règles d’entreprise.

Nous offrons un package rémunération/avantages attractifs : Intéressement, participation, Actionnariat Pierre Fabre avec abondement, Mutuelle santé et prévoyance, 16 RTT en plus des CP, participation transport collectif…

Vos compétences au service de projets novateurs :

Formation : Bac+5 en informatique, école d’ingénieur ou université.

Expérience : 3 à 8 ans en Cloud ou Platform Engineering, avec une expérience significative sur AWS et sur des services en production.

Expertises : AWS, Terraform, Python, Git, APIs, CI/CD, Linux, conteneurs, sécurité Cloud et observabilité.

Data & IA : bonne compréhension des architectures Data Lake/Lakehouse, des environnements Python/R et des besoins Data Science.

Secteurs réglementés : expérience appréciée en Life Sciences ou dans des environnements soumis à des exigences de qualification, traçabilité et audit.

Certifications appréciées : AWS Associate ou Professional — Developer, DevOps Engineer, Solutions Architect ou Security.

DIMENSIONS

Périmètre : plateforme Data & IA AWS pour la R&D Pharma ; environnements de développement, qualification et production.

Enjeux : sécurité, fiabilité, performance, maîtrise des coûts et conformité selon le périmètre — GxP, HDS et protection des données.

Responsabilités : conception, développement, automatisation et exploitation des services Cloud et Data Platform.

Organisation : collaboration avec les équipes Cloud, Data, IA, Sécurité, Qualité, Architecture et métiers R&D.

COLLABORATIONS ET FOURNISSEURS CLÉS

Cloud provider : AWS en priorité, avec interopérabilité Azure et ouverture multicloud selon les besoins.

Écosystème AWS : IAM, VPC, S3, KMS, Secrets Manager, CloudWatch, Lambda, conteneurs et services Data/ML selon les architectures retenues.

Plateformes : Snowflake, Posit, SageMaker ou solutions équivalentes.

Équipes : Cloud Engineering, Data Engineering, Data Science, Bio-informatique, Biostatistiques, AI Engineering, Sécurité et Qualité.

Partenaires : intégrateurs, fournisseurs Cloud et éditeurs intervenant sur la construction et l’exploitation de la plateforme.