Pour le compte d’un grand groupe industriel international nous recherchons un profil CloudAutomation & Data Engineer afin d’intervenir sur des environnements cloud AWS à forte composante automatisation, DevSecOps et data platforms.
La mission s’inscrit dans un contexte de modernisation des plateformes cloud et data, avec des exigences élevées en matière de sécurité, gouvernance et industrialisation.
Objectifs de la mission
Automatiser et fiabiliser les infrastructures cloud et les services data
Industrialiser les déploiements applicatifs et data via des pratiques DevSecOps
Concevoir et maintenir des plateformes cloud et data scalables, sécurisées et conformes
Accompagner les équipes projets sur les bonnes pratiques cloud & dataengineering
Responsabilités principales
1.
Automatisation des infrastructures cloud
Conception et mise en œuvre d’infrastructures cloudas code (Terraform)
Automatisation du provisioning et du cycle de vie des ressources cloud AWS
Optimisation des environnements cloud (scalabilité, disponibilité, performance)
Automatisation des services data AWS (S3, Glue, Kinesis, etc.)
Industrialisation et supervision des pipelines data
2.
DevSecOps & CI/CD
Mise en place et amélioration de pipelines CI/CD
Intégration des contrôles de sécurité dans les chaînes de déploiement
Automatisation des tests, validations de données, contrôles de qualité et schémas
Utilisation d’outils type GitLab, GitHub, Jenkins
3.
Platform Engineering & Data Platforms
Conception de plateformes applicatives cloud (microservices, serverless, conteneurs)
Contribution à des frameworks et outils internes de platform engineering
Conception et maintien de composants data :
data lake, ingestion, événements
Mise en œuvre d’architectures orientées événements et données (Lambda, Kinesis, etc.)
4.
Sécurité & conformité cloud/data
Implémentation des mécanismes de sécurité (IAM, KMS, chiffrement, contrôle d’accès)
Application des politiques de gouvernance et conformité cloud
Gestion de la gouvernance data :
catalogage, classification, traçabilité, accès
Mise en place de politiques de rétention, audit et monitoring des données sensibles
5.
Collaboration & expertise
Travail en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (DevOps, architectes, sécurité, data)
Partage de bonnes pratiques et accompagnement technique
Veille technologique et recommandations sur les évolutions cloud & data
Formation et mentoring sur les services data AWS et les modèles d’automatisation
Compétences attendues
Techniques
Expertise AWS (infrastructure et services data)
Infrastructure as Code :
Terraform
DevSecOps & CI/CD
Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
Architectures serverless et microservices
Scripting et développement :
Python, Bash, SQL
Dataengineering :
ETL/ELT, data modeling, data lifecycle
Gouvernance et qualité de la donnée
Connaissance de Snowflake appréciée
Transverses
Bonne capacité d’analyse et de résolution de problèmes
Autonomie et sens de l’industrialisation
Bon relationnel et capacité à travailler en environnement complexe
Approche pragmatique entre contraintes opérationnelles et ambitions techniques
Profil candidat:
Profil recherché
Formation supérieure en informatique ou équivalent
Expérience significative en cloudautomation / dataengineering
Expérience en environnement exigeant (sécurité, compliance, grands comptes)
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