Data Platform Engineer Senior

Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & AI moderne, nous recherchons un Data Platform Engineer Senior pour rejoindre une équipe en charge de fournir un socle technologique fiable, sécurisé et scalable à destination des Data Engineers, ML Engineers et équipes analytics.

La plateforme est principalement centrée sur Snowflake, intégrée à AWS, et s’appuie sur des standards avancés Cloud, DevOps et DataOps : dbt, Airflow, GitLab CI/CD, Terraform.

Le contexte est marqué par une forte croissance des usages data, analytics, IA et GenAI, avec de nombreux sujets menés en parallèle. Les enjeux sont particulièrement importants autour de la scalabilité, de la fiabilité, de la sécurité, de l’industrialisation des usages et de la maîtrise des coûts cloud et data.

Sous la responsabilité d’un Tech Lead, vous interviendrez sur la conception, la mise à disposition et l’évolution des services de plateforme Data & AI, avec une forte dimension transverse, engineering et enablement.

Vos principales missions seront les suivantes :

Cloud Platform Engineering AWS

• Concevoir et opérer des architectures cloud-native et serverless sur AWS.

• Définir et garantir les standards AWS : sécurité, IAM, réseau, observabilité, résilience.

• Mettre en place des patterns d’architecture réutilisables pour les usages data, ML et GenAI.

• Automatiser la mise à disposition des ressources via Infrastructure as Code, notamment avec Terraform.

Data Platform & Snowflake

• Contribuer à l’évolution d’une plateforme data centrée sur Snowflake.

• Monter rapidement en expertise sur les sujets d’architecture, sécurité, performance et optimisation des coûts Snowflake.

• Collaborer avec les équipes Data Engineering autour des usages dbt et Airflow.

• Participer à l’industrialisation des workloads analytics, ML et GenAI.

Construction d’offres et services de plateforme

• Concevoir et formaliser des offres de services autour de l’ingestion de données, du déploiement de jobs de transformation, de modèles ML et de workloads data.

• Définir les cadres d’usage : standards, responsabilités, SLA, bonnes pratiques.

• Structurer une approche productisée de la plateforme, pensée pour ses utilisateurs.

DevOps, CI/CD & Automatisation

• Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab.

• Automatiser les déploiements, configurations et contrôles.

• Promouvoir les pratiques DevOps et DataOps auprès des équipes utilisatrices.

• Contribuer à la fiabilité opérationnelle : monitoring, alerting, runbooks.

Enablement, pédagogie et évangélisation

• Accompagner les Data Engineers, Data Scientists et ML Engineers dans l’adoption de la plateforme.

• Jouer un rôle de référent technique auprès des équipes.

• Produire une documentation claire, structurée et actionnable.

• Animer des sessions de partage, d’architecture et de bonnes pratiques.

• Évangéliser les standards cloud, data, sécurité et FinOps.

FinOps & performance

• Intégrer les enjeux FinOps dès la conception des services.

• Optimiser l’usage des ressources AWS et Snowflake.

• Aider les équipes à consommer la plateforme de manière efficace, responsable et maîtrisée.

Profil recherché :

Nous recherchons un profil senior, doté d’une forte culture engineering, capable de concevoir des solutions robustes, de structurer des standards techniques et de porter des sujets complexes de bout en bout.

Vous disposez idéalement d’un diplôme d’ingénieur ou d’un master spécialisé en informatique, ainsi que d’une expérience confirmée sur des plateformes cloud à grande échelle.

Compétences techniques attendues :

• Forte expertise AWS, compétence centrale du poste.

• Maîtrise des architectures serverless.

• Très bonne compréhension des enjeux de sécurité, IAM, réseau, observabilité et résilience sur AWS.

• Expérience avec Snowflake ou capacité à monter rapidement en expertise sur l’outil.

• Bonne connaissance des écosystèmes data modernes : dbt, Airflow.

• Très bon niveau DevOps : CI/CD, GitLab, Terraform, CDK.

• Solides bases en SQL, Python et TypeScript.

• Bonne sensibilité aux enjeux FinOps.

• Intérêt marqué pour les usages ML, IA et GenAI en environnement industriel.

Qualités humaines et posture :

• Forte capacité à structurer, cadrer et standardiser.

• Autonomie, rigueur et sens des responsabilités.

• Esprit de service, avec une plateforme pensée comme un produit pour ses utilisateurs.

• Excellent relationnel et esprit de collaboration.

• Capacité à travailler sur plusieurs sujets en parallèle.

• Pédagogie et aisance dans un rôle d’enablement et d’évangélisation.

• Capacité à prendre de la hauteur sur les sujets techniques et organisationnels.

• Excellente communication technique.

• Anglais professionnel requis.