Data Engineer AWS

AgileDSS est une entreprise canadienne spécialisée dans la data, avec son siège à Montréal et des filiales à Québec et Nantes (France). Depuis près de deux décennies, nous aidons les grandes sociétés françaises et canadiennes à développer des écosystèmes analytiques uniques et sur mesure. Rejoindre AgileDSS signifie faire partie d'une équipe entrepreneuriale qui met l'accent sur le développement personnel et professionnel, en travaillant sur des projets où notre expertise en BI, Cloud, Data Engineering et DataOps est non seulement reconnue pour son excellence, mais aussi pour notre approche à la fois humaine et innovante. Nous sommes constamment à la recherche de personnes ambitieuses, dotées d'un esprit entrepreneurial et d'une passion pour la data, pour accompagner nos clients ou pour contribuer à l'évolution d'AgileDSS. Actuellement, nous avons besoin d'un Data Engineer AWS. Ce que nous recherchons 🔍 Ton rôle Dans le cadre de la croissance de notre pratique Data & IA, nous recherchons un·e Développeur·se Senior Big Data AWS. Tu contribueras à la conception, au développement et à l’industrialisation de plateformes de données modernes sur AWS, permettant à nos clients de valoriser pleinement leurs données. Tu interviendras sur l’ensemble du cycle de vie des solutions de données, de l’ingestion jusqu’à la mise en production, en passant par la transformation, l’orchestration et l’optimisation des traitements. Tu évolueras au sein d’équipes pluridisciplinaires et accompagneras nos clients dans leurs initiatives de modernisation et de transformation data. Tes responsabilités Concevoir et développer des solutions de données modernes dans l’écosystème AWS Mettre en place et maintenir des pipelines d’ingestion, de transformation et d’orchestration de données (ETL / ELT) Concevoir, développer et faire évoluer des architectures Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse Développer des traitements distribués à l’aide de Python, Spark et PySpark Intégrer différentes sources de données : API, applications SaaS, bases de données, fichiers et flux temps réel Participer à la définition des architectures de données et aux choix technologiques Mettre en œuvre les bonnes pratiques DataOps, DevOps et CI/CD Automatiser les déploiements et contribuer à l’Infrastructure as Code Optimiser la performance, la fiabilité et les coûts des plateformes de données AWS Participer à l’implantation des mécanismes de qualité, de sécurité, d’observabilité et de gouvernance des données Collaborer étroitement avec les architectes, analystes, scientifiques de données, développeurs et parties prenantes d’affaires Contribuer à la qualité du code par les revues techniques, les standards de développement et la documentation Accompagner et mentorer les membres plus juniors de l’équipe Participer activement aux cérémonies Agile et à l’amélioration continue des solutions Ton profil Expérience Minimum de 5 ans d’expérience en Data Engineering, Big Data ou intégration de données Expérience significative dans la conception et le développement de solutions de données sur AWS Expérience avec des environnements de données à grande échelle Expérience en contexte de service-conseil, un atout Compétences techniques Excellente maîtrise de Python Excellente maîtrise du SQL Solide expérience avec Spark et PySpark Expérience dans la conception et l’industrialisation de pipelines ETL / ELT Maîtrise des services AWS liés à la donnée : Amazon S3 AWS Glue Amazon Redshift Amazon Athena AWS Lambda AWS Step Functions Amazon EventBridge Expérience avec dbt pour la transformation et la modélisation des données Expérience avec Terraform ou un autre outil d’Infrastructure as Code Bonne maîtrise de Git et des pratiques CI/CD Connaissance des concepts Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse Expérience avec les intégrations via API REST Bonne compréhension des enjeux de sécurité, de gouvernance et de qualité des données Expérience des méthodologies Agile / Scrum Atouts Expérience avec Apache Iceberg ou d’autres formats de tables ouverts Expérience avec Apache Airflow ou Amazon MWAA Expérience avec Docker et Kubernetes (EKS) Connaissance de Kafka ou Amazon MSK Expérience avec Snowflake ou Databricks Connaissance des pratiques DataOps et MLOps Certifications AWS (Data Engineer, Developer ou Solutions Architect) Expérience en accompagnement ou mentorat technique Mais n’oublions pas le savoir-être Avant toute chose, nous recherchons une personne qui s’épanouira dans notre environnement. Si tu es passionné·e par la donnée, que tu aimes résoudre des problèmes complexes, apprendre continuellement et partager tes connaissances, tu trouveras rapidement ta place chez agileDSS. Nous accordons autant d’importance aux compétences techniques qu’aux qualités humaines. L’autonomie, la collaboration, la curiosité intellectuelle, la rigueur et le sens du service sont des éléments essentiels à la réussite chez agileDSS. Ce qu’on t’offre Nous sommes avant tout une équipe de collaborateurs à taille humaine qui a à cœur le bien-être de ses employés, c’est pourquoi nous t’offrons: Une rémunération annuelle fixe et une bonification annuelle selon l’atteinte de ta performance Des objectifs individuels accessibles et réalistes pour garantir un environnement sans pression Des assurances collectives (télé-médecine, dentaire, vision, soins...) Jours Personnels - Maladies progressives en fonction de l'ancienneté Semaines de vacances augmentent progressivement en fonction de l'ancienneté, en plus des jours de Noël. Remboursement des abonnements de sport, art et culture Remboursement du transport à 100% (métro, bus, voiture,...) Horaires flexibles et télétravail Plan de développement pour chaque employé et coaching avec un mentor Environnement non hiérarchique favorisant l’intrapreneuriat Activités mensuelles de team building Et bien d’autres encore ! agileDSS : Votre prochaine bonne décision. Vous hésitez encore ? Découvrez notre blogue : https://agiledss.com/blogue

You will design, develop, and industrialize modern data platforms on AWS, managing the full lifecycle from ingestion to production. You will also collaborate with multidisciplinary teams to implement data pipelines, optimize performance, and ensure data quality and security.

The role requires at least 5 years of experience in Data Engineering or Big Data, with significant expertise in AWS and distributed processing. Candidates must possess strong proficiency in Python, SQL, and Spark, along with experience in CI/CD practices and infrastructure automation.

• Fixed annual salary • Annual performance bonus • Group insurance • Telemedicine • Dental care • Vision care • Personal days • Paid vacation • Sports subscription reimbursement • Art and culture reimbursement • Transportation reimbursement • Flexible hours • Remote work • Professional development plan • Mentorship • Team building activities

• SQLSouhaitée
• CI/CDSouhaitée
• Amazon Web ServicesSouhaitée
• TerraformSouhaitée
• GitSouhaitée
• PythonSouhaitée

Relevées dans la description du poste. Confirmez les exigences importantes ci-dessus.

• Python
• SQL
• Spark
• PySpark
• AWS
• ETL
• ELT
• Data Engineering
• DataOps
• DevOps
• CI/CD
• Terraform
• Infrastructure as Code
• Git
• Data Lake
• Data Warehouse
• Data Lakes
• Infrastructure Automation
• Amazon Athena
• Git (Version Control System)
• AWS Glue
• Infrastructure as Code (IaC)
• Application Programming Interface (API)
• Agile Methodology
• Amazon Web Services
• Amazon S3
• Business Intelligence
• Big Data
• Cloud Computing
• Data Governance
• Extract Transform Load (ETL)
• Data Quality
• Data Warehousing
• Python (Programming Language)
• Scrum (Software Development)
• SQL (Programming Language)
• AWS Lambda
• Data Pipelines
• Amazon Redshift

• Data & Analytics
• Technology
• Software
• Consulting
• Engineering
• Data Engineer
• Software Developers
• Database Administrators

Expérience minimale

5+ ans

Langue de l’offre

français

Heures de travail

40 heures par semaine