Data Platform Engineer Aws Freelance

il y a 5 heures

Greater Paris Metropolitan Region, France Cherry Pick Temps plein

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Platform Enablement Engineer" pour un client dans le secteur Bancaire

Description

Le Contexte : La Tech au service de la Recherche

Votre mission est au cœur de notre réacteur technologique. Vous ne construisez pas seulement des outils ; vous
donnez le pouvoir
à notre communauté de plus de 50 Data Engineers et Data Scientists. En tant que trait d'union entre les équipes "Platform" et les équipes "Métier", vous garantissez que notre plateforme Data est non seulement adoptée, mais qu'elle évolue selon les besoins réels du terrain.

Vos Missions : Support, Évangélisation et Transmission

Votre rôle est pivot : vous êtes à la fois un expert technique "hands-on" et un ambassadeur de la culture Data.

1. Support Technique & Tooling (Expertise Opérationnelle) :

  • Accompagner quotidiennement les Data Engineers/Scientists sur leurs défis techniques complexes.
  • Identifier et gérer la
    dette technique
    par des plans d'actions concrets.
  • Développer l'outillage nécessaire pour faciliter la vie des utilisateurs (automatisation, agents IA, frameworks de tests).
  • Collaborer avec les équipes d'infrastructure pour résoudre les incidents de pipelines et améliorer l'expérience développeur (DevEx).

2. Évangélisation & Animation de Communauté :

  • Promouvoir l'adoption de la plateforme par l'exemple et l'usage quotidien.
  • Partager les tendances du marché et les nouveaux outils pertinents auprès des équipes internes.
  • Animer une
    Communauté de Pratique
    : organiser des webinaires, des ateliers et des retours d'expérience.

3. Montée en Compétences (Upskilling) :

  • Évaluer le niveau des équipes et concevoir des parcours de formation (exercices, cas réels).
  • Créer du contenu technique de haute qualité : tutoriels, documentation, projets modèles et articles de blog interne.

4. Feedback Loop & Stratégie Produit :

  • Recueillir les retours des utilisateurs pour influencer la roadmap de la
    Platform Engineering
    .
  • Être l'avocat des Data Scientists et Engineers au sein de l'organisation pour s'assurer que leurs besoins sont compris et adressés.

Environnement Technique

  • Cloud (AWS) :
    S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation, Lambda, Fargate.
  • IaC :
    AWS CDK (en Python) ou CloudFormation.
  • Data Engineering :
    Airflow, Parquet, Apache Iceberg, Pandas, Spark.
  • DevOps :
    Jenkins, SonarQube, Conda, Ruff.
  • Langage :
    Python (Expertise requise).

Le Profil Recherché

Nous recherchons un profil hybride, passionné par la transmission et doté d'un solide background technique.

  • Expertise Python :
    Vous savez développer des applications scalables et de haute qualité.
  • Expérience Data :
    Maîtrise des frameworks de traitement (Pandas, Spark) et maintenance de pipelines de données de bout en bout.
  • Culture Cloud & DevOps :
    Expertise approfondie sur AWS et maîtrise de l'Infrastructure-as-Code (CDK).
  • Communication :
    Vous avez un talent pour expliquer des concepts techniques complexes de manière simple et impactante.
  • Langues :
    Français et
    Anglais
    (indispensable pour la documentation et les échanges avec nos équipes internationales).

Les "Plus" appréciés :

  • Expérience en migration de pipelines vers le Cloud.
  • Maîtrise des méthodologies Agiles / Scrum.
  • Sensibilité accrue aux enjeux de sécurité et de conformité en environnement Cloud.

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    Greater Paris Metropolitan Region, France Cherry Pick Temps plein

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    Greater Paris Metropolitan Region, France Cherry Pick Temps plein

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    il y a 2 semaines

    Greater Paris Metropolitan Region, France Pulsover Temps plein

    A propos de Pulsover :Cabinet de conseil spécialisé dans la Data, le Cloud & le Delivery, partenaire de Databricks et AWS, Pulsover accompagne ses Clients dans leurs défis digitaux.Nos équipes allient expertise technique et vision stratégique pour piloter des projets internationaux à forts enjeux.Notre culture favorise l'innovation, la performance, et...

  • Data Platform Enablement Engineer

    il y a 5 heures

    Paris, Île-de-France Cherry Pick Temps plein

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  • Data Platform Enablement Engineer

    il y a 5 heures

    Paris, Île-de-France Collective Temps plein

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  • Data Engineer Aws

    il y a 1 semaine

    Paris, France TEOLIA CONSULTING Temps plein

    Nous recherchons pour l'un de nos clients, un Data Engineer expérimentés pour nous accompagner dans la conception, le développement et la gestion d'infrastructure AWS orientée médias. **Missions principales**: Développer et industrialiser des pipelines de données et microservices sur AWS. Assurer la qualité, la fiabilité et l?accessibilité des...

  • Cloud Engineer/ Administrateur Databricks

    il y a 2 semaines

    Greater Paris Metropolitan Region, France Pulsover Temps plein

    A propos de Pulsover :Cabinet de conseil spécialisé dans la Data, le Cloud & le Delivery, partenaire de Databricks et AWS, Pulsover accompagne ses Clients dans leurs défis digitaux.Nos équipes allient expertise technique et vision stratégique pour piloter des projets internationaux à forts enjeux.Notre culture favorise l'innovation, la performance, et...

  • Data Engineer Aws Sénior

    il y a 1 semaine

    Paris, France Cherry Pick Temps plein

    Notre client recherche un Data Engineer senior pour concevoir et maintenir des pipelines de réplication et de traitement de données dans un environnement cloud AWS à grande échelle. **L?environnement technique intègre**: **Outils et plateformes**: AWS (S3, Kinesis, DMS, Lambda?), Airflow, Terraform, GitLab CI/CD, Python, Snowflake, Dataiku, Braze, Power...

  • Data Engineer Aws

    il y a 2 semaines

    Paris, France Onetribe SAS Temps plein

    Le/la Data Engineer est responsable du développement de structures et de pipelines à grande échelle pour collecter, préparer, transformer et diffuser des données. Il/elle est responsable du déploiement et de la surveillance des pipelines de données / s’assurer de la manière dont les données seront stockées, consommées, intégrées et gérées...