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# Data Platform & Data Ops Engineer H/F

- **Company:** Savane Consulting
- **Location:** Évry-Courcouronnes, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Amazon S3, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Infrastructure, Data Transformation, DevOps, Amazon DynamoDB, Identity and Access Management, Python (Programming Language), Data Mesh, DataOps, SQL Databases, Talend, Snowflake, Apache Spark, Git, Microsoft Fabric, Kubernetes, Terraform
- **Published:** October 14, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84398259.html

## About the Role

Le profil recherchéExpérience d'au moins 5 ans sur des plateformes DataExpérience d'au moins 3 ans sur AzureExpertise des services AWS, notamment S3, IAM, Glue, Athena, Lambda, EMR, Redshift et DynamoDBBonne maîtrise de Python, SQL, Git et des environnements CI/CDCompétences en sécurité AWS, gestion des identités et des accès, monitoring et observabilitéExpérience en exploitation de plateformes Data critiques et en environnement DevOps/DataOpsLa maîtrise de Terraform, Kubernetes, Apache Spark et des architectures Data Mesh serait un plusDes connaissances de Snowflake, Talend, de la gouvernance et de la qualité des données seraient appréciéesForte autonomie, esprit d'analyse et capacité à résoudre des incidents complexesBon relationnel et aptitude à collaborer avec des équipes Data Engineering, BI et Architecture, * Expérience d'au moins 5 ans sur des plateformes Data

 * Expérience d'au moins 3 ans sur Azure
 * Expertise des services AWS, notamment S3, IAM, Glue, Athena, Lambda, EMR, Redshift et DynamoDB
 * Bonne maîtrise de Python, SQL, Git et des environnements CI/CD
 * Compétences en sécurité AWS, gestion des identités et des accès, monitoring et observabilité
 * Expérience en exploitation de plateformes Data critiques et en environnement DevOps/DataOps
 * La maîtrise de Terraform, Kubernetes, Apache Spark et des architectures Data Mesh serait un plus
 * Des connaissances de Snowflake, Talend, de la gouvernance et de la qualité des données seraient appréciées
 * Forte autonomie, esprit d'analyse et capacité à résoudre des incidents complexes
 * Bon relationnel et aptitude à collaborer avec des équipes Data Engineering, BI et Architecture, Apache spark
Business Intelligence
SQL
AWS
Git
Kubernetes
Python
Autonomie
Terraform
Monitoring
Esprit d'analyse

## Description

Nous recherchons un Data Platform & Data Ops Engineer pour renforcer temporairement l'équipe Data Platform de la Digital Factory de notre client.

L'équipe assure la mise à disposition, l'exploitation et l'évolution des plateformes permettant l'ingestion, le stockage, la transformation et la mise à disposition des données.

Dans un contexte d'accélération des projets Data et IA, vous contribuerez à l'industrialisation des traitements, à la fiabilisation des infrastructures et à l'amélioration continue des processus d'exploitation.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, BI et Architecture., Administrer et exploiter les plateformes Data ainsi que les environnements DEV, TEST et PROD

 - Concevoir, déployer et maintenir des architectures Data sécurisées, scalables et résilientes sur AWS
 - Développer et maintenir les pipelines d'intégration et de transformation des données
 - Automatiser le provisionnement des infrastructures à l'aide de Terraform et industrialiser les déploiements
 - Mettre en place et améliorer les chaînes CI/CD pour les composants Data
 - Assurer le support N2/N3, analyser les incidents complexes et optimiser les performances des plateformes
 - Mettre en oeuvre les dispositifs de monitoring, d'observabilité et d'alerting
 - Gérer les accès, les habilitations et les standards de sécurité des environnements AWS
 - Optimiser les coûts d'infrastructure et contribuer aux démarches FinOps
 - Participer aux projets de migration Cloud, aux évolutions Microsoft Fabric et à l'intégration de nouveaux services Data
 - Documenter les procédures d'exploitation, les architectures techniques et les bonnes pratiques DataOps