Data engineer AWS

il y a 13 heures

Puteaux, Île-de-France Collective Temps plein

Budget: 550

Contexte
Dans le cadre des projets d'innovation. Le client recherche un Concepteur Data engineer capable d'intervenir sur des sujets à forte composante data, cloud et intelligence artificielle.
Le poste s'inscrit dans une équipe innovation travaillant sur la conception de nouveaux services, la réalisation de POC, de prototypes, et leur industrialisation au sein du SI, en lien avec des partenaires externes (startups, écosystème Open Innovation).
Missions Principales

  • Contribuer aux phases d'idéation et de définition de concepts innovants en évaluant leur faisabilité technique.
  • Concevoir, modéliser et développer des Proofs of Concept (POC) et des prototypes.
  • Participer activement aux choix d'architecture et de technologies.
  • Évaluer des solutions proposées par des acteurs externes (startups, éditeurs, plateformes cloud).
  • Préparer l'industrialisation des projets et leur transfert vers les équipes DSI.
  • Garantir le respect des standards de sécurité et des bonnes pratiques SI Sacem.
  • Animer ou participer aux ateliers de passation et assurer le support si nécessaire.
  • Assurer une veille technologique (Cloud, Data, IA, LLM, DevOps).
  • Contribuer à l'amélioration continue des processus du Sacem Lab.

Profil Recherché

  • Formation : Ingénieur Bac+5 en informatique.
  • Expérience : minimum 5 ans en développement, avec expérience en data science / machine learning.
  • Seniorité : Confirmé+.
  • Anglais professionnel requis (oral et écrit).
  • Fort intérêt pour l'innovation et l'industrie musicale.

Compétences Techniques Clés
Cloud & DevOps :

  • AWS (S3, API Gateway, Lambda, IAM, DynamoDB, Cognito, RDS)
  • Environnements PaaS / IaaS
  • Terraform
  • Git
  • Linux

Backend / Data / IA

  • Python 3 (Boto3, pandas, pyspark, multithreading, AWS Batch)
  • SQL / NoSQL
  • Développement d'API REST
  • Data engineering & data processing
  • Notions Data Science : NLP, LLM, AWS Bedrock (un plus)

Méthodologie

  • Documentation technique (architecture, flux, modèles de données, code structuré)
  • Travail en mode Agile / Cycle en V selon contexte

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