Senior Cloud Data Platform Engineer Aws H/F
collectivite
- Paris - 75
- Indépendant
- Bac +2
- Bac +3, Bac +4
- Bac +5
- Services aux Entreprises
Les compétences pour ce job
- AWS
- Jenkins
- Python
- Terraform
Détail du poste
Information importante
Type de contrat: Freelance
Taux journalier : Salaire selon profil
Localisation : Paris, France
Date de démarrage :
Urgent
Mode de travail : Hybride
Publié le : 20 juillet 2026
Le besoin
Contexte
Dans un contexte de forte croissance, la Data Platform Team chez notre client renforce son équipe afin de développer une plateforme robuste, industrialisée et réutilisable destinée aux équipes Data Engineering.
L'environnement comprend notamment :
une architecture Data Mesh
plusieurs Data Products
des pipelines de données à très fort volume (plusieurs To/jour)
une migration massive des pipelines Oracle On-Premise vers AWS (plus de 200 pipelines restants)
une industrialisation forte via Infrastructure as Code
Le consultant rejoindra une équipe d'experts composée aujourd'hui de Data Platform Engineers, DevOps et développeurs Python.
Missions
Au sein de la Data Platform Team, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la plateforme Cloud AWS.
Vos principales responsabilités seront :
Développement de la plateforme Cloud
Concevoir et développer des composants Infrastructure as Code réutilisables.
Développer des templates AWS CDK destinés aux équipes Data Engineering.
Mettre en oeuvre les bonnes pratiques d'architecture Cloud.
Architecture
Concevoir des Blueprints permettant de standardiser les développements Data.
Industrialiser le provisionnement des environnements AWS.
Participer aux choix d'architecture de la plateforme.
Évolution de la plateforme
Maintenir les composants existants.
Faire évoluer les services AWS en fonction des nouveaux besoins.
Assurer le support technique auprès des équipes Data Engineering.
Migration Cloud
Participer à la migration des pipelines Oracle On-Premise vers AWS.
Moderniser les traitements existants.
Optimiser les performances et les coûts de la plateforme.
Automatisation
Développer des outils permettant d'automatiser les tâches récurrentes.
Participer à l'intégration de solutions IA / LLM afin d'accélérer certaines opérations de la plateforme.
Qualité
Produire un code de haute qualité.
Respecter les standards de Software Craftsmanship.
Garantir la qualité via SonarQube et les bonnes pratiques CI/CD.
Environnement technique
Cloud
AWS
S3
Lambda
Athena
Glue
EMR
Lake Formation
CloudFormation
CloudWatch
Fargate
Infrastructure as Code
AWS CDK (obligatoire)
Terraform (apprécié)
Data
Apache Airflow
Apache Iceberg
Parquet
PySpark
Pandas
Développement
Python
Ruff
SonarQube
DevOps
Jenkins
CI/CD
Docker
Compétences indispensables
Minimum 8 ans d'expérience en Platform Engineering / Cloud Engineering.
Excellente maîtrise d'AWS.
Expertise Infrastructure as Code (AWS CDK impératif).
Très bon niveau en Python.
Solides compétences en architecture Cloud.
Expérience de plateformes Data modernes.
Mise en oeuvre de pipelines CI/CD.
Maîtrise des services AWS Data (Glue, Athena, S3, EMR, Lambda...).
Bonne connaissance des bonnes pratiques de qualité logicielle.
Expérience des environnements Agile Scrum.
Compétences appréciées
Apache Spark / PySpark
Pandas
Terraform
Apache Iceberg
Docker
LLM / IA appliquée à l'automatisation
Data Mesh
Data Catalog
Soft Skills
Forte autonomie
Esprit d'architecture
Excellente communication
Capacité à accompagner les équipes Data Engineering
Esprit d'amélioration continue
Rigueur technique
Sens de l'industrialisation
Force de proposition
Profil recherché
- Minimum 8 ans d'expérience en Platform Engineering / Cloud Engineering
- Excellente maîtrise d'AWS
- Expertise Infrastructure as Code (AWS CDK impératif)
- Très bon niveau en Python
- Solides compétences en architecture Cloud
- Expérience de plateformes Data modernes
- Mise en oeuvre de pipelines CI/CD
- Maîtrise des services AWS Data (Glue, Athena, S3, EMR, Lambda...)
- Bonne connaissance des bonnes pratiques de qualité logicielle
- Expérience des environnements Agile Scrum
- Compétences appréciées : Apache Spark / PySpark, Pandas, Terraform, Apache Iceberg, Docker, LLM / IA appliquée à l'automatisation, Data Mesh, Data Catalog
- Soft Skills : Forte autonomie, Esprit d'architecture, Excellente communication, Capacité à accompagner les équipes Data Engineering, Esprit d'amélioration continue, Rigueur technique, Sens de l'industrialisation, Force de proposition
Infos complémentaires
Publiée le 20/07/2026 - Réf : cccab76099f81c3bb97213e11c442719