Data Ingénieur/ DevOps AWS

Nous recherchons un Data Ingénieur/ DevOps AWS pour une mission de 3 mois à Plaisir. 

Télétravail : Jusqu’à 40 % (2 jours)

Informations Mission

• Date de démarrage : 11/05/2026

• Durée : Jusqu’au 10/08/2026

• Langues : Français, Anglais

• Typologie : Prestation Data Ingénieur et DevOps sur AWS

Contexte de la mission

Dans le cadre de la mise en place d’une dataplateforme d’entreprise, la DSI du client souhaite intégrer un expert Data Ingénieur & DevOps AWS afin de :

• Mettre en place l’ingestion de différents types de données (structurées, semi structurées, non structurées)

• Industrialiser l’ingestion des données depuis un datalake existant vers la nouvelle dataplateforme

• Automatiser l’intégration des données dans la couche standardisée AWS (RAW DATA vers STANDARDIZED)

• Réaliser la documentation et assurer le transfert de connaissances

L’objectif principal est de finaliser un premier use case incluant l’ingestion de plus de 100 tables issues d’un ERP, tout en accompagnant la montée en compétences des équipes internes (équipe data et Data Engineer).

Environnement Technique

Data Engineering & Cloud AWS

• Services AWS Data : S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Lambda

• Pipelines et orchestration : Step Functions, Airflow, Lambda Python

• Patterns d’architecture data : Data Lake, ETL / ELT, Data Mesh

• Transformation data : dbt

DevOps & Industrialisation

• Infrastructure as Code : Terraform

• CI/CD : GitLab CI/CD

• Gestion des environnements DEV / PREPROD / PROD

• Versionning du code et de la data : Git, DVC, LakeFS

Sécurité & Gouvernance

• IAM, gestion des accès, chiffrement

• Gouvernance et catalogage : Glue Data Catalog, Collibra ou équivalent

Prestation Attendue

Prestation Data Ingénieur et DevOps sur AWS

Data Engineering & DevOps

• Conception et mise en œuvre des pipelines de données

• Industrialisation des traitements d’ingestion

• Supervision des déploiements et mises en production

• Gestion des tests techniques, métiers, performance et sécurité

• Mise en œuvre des bonnes pratiques AWS (sécurité, coûts, scalabilité)

Collaboration & Méthodologie

• Travail en collaboration avec les équipes DSI et data

• Contribution aux phases de cadrage et de définition des cas d’usage

• Reporting régulier auprès des parties prenantes

Documentation & Transfert de compétences

• Documentation des data products

• Rédaction de modes opératoires

• Transfert de compétences vers les équipes internes

Livrables

• Architecture des data products mis en œuvre

• Reporting hebdomadaire

• Modes opératoires

• Cahiers de recette

• Documentation technique et fonctionnelle