Data Platform Engineer Senior - Freelance

Taux journalier (TJM): 600

Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & AI moderne, nous recherchons un Data Platform Engineer Senior pour rejoindre une équipe en charge de fournir un socle technologique fiable, sécurisé et scalable à destination des Data Engineers, ML Engineers et équipes analytics.

La plateforme est principalement centrée sur Snowflake, intégrée à AWS, et s’appuie sur des standards avancés Cloud, DevOps et DataOps : dbt, Airflow, GitLab CI/CD, Terraform.

Le contexte est marqué par une forte croissance des usages data, analytics, IA et GenAI, avec de nombreux sujets menés en parallèle. Les enjeux sont particulièrement importants autour de la scalabilité, de la fiabilité, de la sécurité, de l’industrialisation des usages et de la maîtrise des coûts cloud et data.

Sous la responsabilité d’un Tech Lead, vous interviendrez sur la conception, la mise à disposition et l’évolution des services de plateforme Data & AI, avec une forte dimension transverse, engineering et enablement.

Vos principales missions seront les suivantes :

Cloud Platform Engineering AWS

• Concevoir et opérer des architectures cloud-native et serverless sur AWS.

• Définir et garantir les standards AWS : sécurité, IAM, réseau, observabilité, résilience.

• Mettre en place des patterns d’architecture réutilisables pour les usages data, ML et GenAI.

• Automatiser la mise à disposition des ressources via Infrastructure as Code, notamment avec Terraform.

Data Platform & Snowflake

• Contribuer à l’évolution d’une plateforme data centrée sur Snowflake.

• Monter rapidement en expertise sur les sujets d’architecture, sécurité, performance et optimisation des coûts Snowflake.

• Collaborer avec les équipes Data Engineering autour des usages dbt et Airflow.

• Participer à l’industrialisation des workloads analytics, ML et GenAI.

Construction d’offres et services de plateforme

• Concevoir et formaliser des offres de services autour de l’ingestion de données, du déploiement de jobs de transformation, de modèles ML et de workloads data.

• Définir les cadres d’usage : standards, responsabilités, SLA, bonnes pratiques.

• Structurer une approche productisée de la plateforme, pensée pour ses utilisateurs.

DevOps, CI/CD & Automatisation

• Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab.

• Automatiser les déploiements, configurations et contrôles.

• Promouvoir les pratiques DevOps et DataOps auprès des équipes utilisatrices.

• Contribuer à la fiabilité opérationnelle : monitoring, alerting, runbooks.

Enablement, pédagogie et évangélisation

• Accompagner les Data Engineers, Data Scientists et ML Engineers dans l’adoption de la plateforme.

• Jouer un rôle de référent technique auprès des équipes.

• Produire une documentation claire, structurée et actionnable.

• Animer des sessions de partage, d’architecture et de bonnes pratiques.

• Évangéliser les standards cloud, data, sécurité et FinOps.

FinOps & performance

• Intégrer les enjeux FinOps dès la conception des services.

• Optimiser l’usage des ressources AWS et Snowflake.

• Aider les équipes à consommer la plateforme de manière efficace, responsable et maîtrisée.