Ingénieur Cloud Automation & Data Engineering junior

Responsabilités principales

• Automatisation des infrastructures cloud
• Conception et mise en œuvre d'infrastructures cloud as 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
• Dev

  Sec

  Ops & CI/CD : mise en place et amélioration de pipelines CI/CD, intégration des contrôles de sécurité, automatisation des tests, validations de données, contrôles de qualité et schémas. Utilisation d'outils type Git

  Lab, Git

  Hub, Jenkins
• Platform Engineering & Data Platforms : conception de plateformes applicatives cloud (microservices, serverless, conteneurs), contribution à des frameworks et outils internes, conception et maintien de composants data (data lake, ingestion, événements) et mise en œuvre d'architectures orientées événements et données (Lambda, Kinesis, etc.)
• 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
• Collaboration & expertise : travail en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (DevOps, architectes, sécurité, data), partage de bonnes pratiques et accompagnement technique, veille technologique, recommandations sur les évolutions cloud & data, formation et mentoring sur les services data AWS et les modèles d'automatisation, bon relationnel et capacité à travailler en environnement complexe

Profil attendu

• Techniques :
  • Expertise AWS (infrastructure et services data)
  • Infrastructure as Code : Terraform
  • Dev

    Sec

    Ops & CI/CD
  • Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes)
  • Architectures serverless et microservices
  • Scripting et développement : Python, Bash, SQL
  • Data engineering : ETL/ELT, data modeling, data lifecycle
  • 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 recherché :
  • Formation supérieure en informatique ou équivalent
  • Expérience significative en cloud automation / data engineering
  • Expérience en environnement exigeant (sécurité, compliance, grands comptes)