CDI Client : Data Platform Engineer senior (H/F) Warren Walter

Ce poste est à pourvoir directement au sein des équipes de notre client final, en CDI. Il ne s’agit pas d’une mission de prestation ou d’un recrutement pour le compte de Warren Walter.

Dans le cadre de la création d’une Data Platform à l’échelle européenne, nous recherchons un(e) Senior Data Platform Engineer disposant d’une solide expertise des environnements Data sur AWS pour le démarrage d’une mission en Janvier 2027.

Vous interviendrez sur un projet structurant avec un objectif de construction et d’industrialisation d’une plateforme permettant de collecter, traiter, stocker et restituer des données à grande échelle, notamment en temps réel.

🎯 Vos missions

Vous rejoindrez l’équipe Data Platform et contribuerez activement à la conception et à la mise en place d’une nouvelle plateforme Data, construite entièrement from scratch.

À ce titre, vous serez notamment amené(e) à :

• Concevoir et développer les différents composants de la Data Platform AWS
• Mettre en place des mécanismes d’ingestion de données en temps réel avec AWS Kinesis
• Concevoir et industrialiser le stockage des données sur Amazon S3
• Développer et maintenir l’infrastructure as code avec AWS CDK
• Mettre en place les mécanismes permettant l’interrogation et la restitution des données avec Amazon Athena
• Participer à la définition et à l’implémentation d’une architecture Médaillon
• Contribuer à la construction d’une architecture Lakehouse évolutive et industrialisée
• Participer aux problématiques de Data Quality, de traçabilité et de fiabilité des données
• Contribuer à la mise en œuvre du Data Lineage et du Data Catalogue
• Participer à la structuration et à l’application des principes Data Mesh
• Collaborer avec les différentes équipes Data et techniques dans un contexte international

🛠️ Compétences recherchées

Nous recherchons un profil Senior, autonome et expérimenté dans la construction de plateformes Data sur AWS.

Compétences clés :

• AWS Kinesis – ingestion et traitement de flux de données
• Amazon S3 – stockage et organisation des données
• AWS CDK – Infrastructure as Code
• Amazon Athena – interrogation et restitution des données
• Très bonne compréhension des architectures Data Lake / Lakehouse
• Maîtrise des principes d’architecture Médaillon
• Expérience des problématiques d’ingestion temps réel
• Bonne maîtrise des enjeux de Data Quality
• Connaissance des problématiques de Data Lineage et de Data Catalogue
• Bonne compréhension des principes et architectures Data Mesh

➕ Un vrai plus

Une expérience de Spark dans un environnement AWS, notamment avec AWS Glue ou Amazon EMR, sera particulièrement appréciée.