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# Data Engineer

- **Company:** SHAPE IT
- **Location:** Lille, France
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €42,000.0 - €50,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Bash Shell, Continuous Delivery, Continuous Integration, Data Architecture, Extract Transform Load (ETL), Data Security, Github, Python (Programming Language), SQL Databases, Data Processing, Delivery Pipeline, Snowflake, Git, Data Lakes, Gitlab-ci, Data Management, Jenkins
- **Published:** October 29, 2026
- **Apply:** https://www.welcometothejungle.com/fr/companies/shape-it/jobs/data-engineer_lyon_SI_m8Yozbq

## About the Role

* Tu es diplômé·e d'un Bac+5 en informatique, avec une spécialisation en Data.
 * Tu as plus de 4 ans d'expérience en tant que Data Engineer, sur des plateformes cloud comme AWS, et tu justifies d'une expérience significative avec la solution Snowflake.
 * Tu maîtrises Python, Bash et SQL.
 * Tu maîtrises les pratiques et outils CI/CD (par exemple GitLab CI/CD, GitHub Actions, Jenkins ou AWS CodePipeline) et sais concevoir, maintenir et utiliser des pipelines d'intégration et de déploiement continus.
 * Tu as le feeling Green IT ? C'est le coup de foudre assuré entre nous !

## Description

Dans le cadre du déploiement d'une plateforme Data reposant sur AWS et Snowflake, déjà utilisée par plusieurs directions métiers de notre client et afin d'accompagner l'élargissement de ses usages, nous recherchons un Data Engineer qui aura pour mission de contribuer à concevoir, déployer et exploiter les solutions techniques nécessaires au traitement des données, ainsi qu'à l'évolution et au maintien en conditions opérationnelles de la plateforme.

Tes missions seront les suivantes :

 * Administrer la plateforme AWS : résoudre les incidents, concevoir des composants techniques dédiés aux traitements de données, automatiser leur déploiement via des pipelines CI/CD, gérer les dépôts Git associés et résoudre les incidents affectant les flux et services de données.
 * Gérer la plateforme Snowflake : concevoir des modèles et architectures de données optimisés, créer des environnements modulaires et conteneurisés pour permettre le prototypage.
 * Intégrer et gérer les données : superviser les flux issus de sources variées, garantir la qualité et la sécurité des données, et contribuer à la cohérence des référentiels internes.
 * Concevoir et exploiter les solutions Data : faire évoluer les Data Lakes, Data Warehouses et pipelines ETL, développer des outils de supervision, maintenir les infrastructures et conseiller les équipes sur les nouvelles technologies.