Data Engineer AWS – Data Platform & Lakehouse (IT)

Contexte Dans le cadre d?un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l?évolution d?une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d?usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l?évolution de l?architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d?ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et Py

Spark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d?un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d?incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniques

AWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, Py

Spark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : Postgre

SQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : Git

Lab CI Qualité et gestion des dépendances : Sonar

Qube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes Git

Ops et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : Git

Hub, Git

Hub Copilot, Intelli

J IDEA, Jira et Share

Point Profil candidat: Profil recherché Expérience confirmée en Data Engineering et Data Management. Maîtrise du développement de pipelines AWS Glue en Py

Spark. Expérience dans la conception ou l?évolution d?une Data Platform sur AWS. Bonne maîtrise du développement Java et Spring Boot. Connaissance des architectures Data Lake et Lakehouse. Expérience des environnements de production et des pratiques Dev

Ops/Data

Ops. Capacité à traduire des besoins fonctionnels en solutions techniques. Autonomie, rigueur, esprit d?analyse et sens du travail en équipe. Une expérience bancaire ou dans un environnement réglementé serait appréciée. Anglais professionnel obligatoire.