Data Platform Engineer

Description du poste

Contexte

Renforcement de l’équipe Data Platform après approbation par le GCR de la nouvelle stratégie data et de la nouvelle data platform. Le besoin vise à renforcer l’équipe pour industrialiser la nouvelle data platform et automatiser les garde-fous d’activation des données.

Missions

• Industrialiser la nouvelle data platform

  • Appliquer les meilleures pratiques de platform engineering.

  • Automatiser les garde-fous d’activation des données.

• Concevoir, opérer et maintenir la plateforme de données cloud-native

  • Travailler sur l’infrastructure, l’automatisation et le développement logiciel.

  • Assurer l’exploitation et le troubleshooting des applications containerisées.

• Concevoir, déployer et maintenir l'infrastructure AWS (compute, storage, networking, IAM) via Terraform

• Développer et maintenir des modules Terraform réutilisables pour standardiser le provisioning

• Administrer les comptes, rôles et privilèges Snowflake selon le modèle de sécurité RBAC

• Provisionner et gérer les ressources Snowflake via Terraform (IaC appliqué à la data platform)

• Développer des scripts Python/Shell pour automatiser les tâches opérationnelles récurrentes

• Assurer le monitoring, l'alerting et le troubleshooting de la plateforme en production

Profil recherché

1. Expérience pratique confirmée sur l’ensemble infrastructure, automatisation et développement logiciel

2. Expérience déjà réalisée sur un projet de même type

3. Expérience en contexte client public

4. Maîtrise de l’écosystème AWS, notamment le networking, IAM, le compute, le storage et les services cloud de base

5. Bonne compréhension de l’administration Snowflake, de son modèle de sécurité, du RBAC, des privilèges, de la hiérarchie des ressources et de la gestion du cycle de vie des objets

6. Capacité à provisionner et gérer des ressources Snowflake avec Terraform

7. Compréhension des environnements cloud-native data platforms, des pratiques DevOps et du platform engineering

8. Bonne compréhension des bonnes pratiques d’ingénierie logicielle : version control, code reviews, testing, automation et operational excellence

9. Maîtrise des outils : Python, Shell, Terraform, AWS, Kubernetes (Kubernetes/K8s), Amazon EKS, Git, Bitbucket, Snowflake, Java, Spring Boot, Apache Kafka, Infrastructure as Code (IaC), CI/CD pipelines

10. Passion pour la construction et l’exploitation de plateformes de données cloud-native

11. Forte posture d’ingénierie

12. Excellent esprit analytique

13. Capacité de troubleshooting

14. Bonnes capacités de communication

15. Aptitude à travailler efficacement dans un environnement collaboratif et transverse

16. Parle et écrit les deux langues nationales au niveau business