Descriptif du poste: Vous voyez un avion ? C'est simple, le groupe Safran fait tout dans l'avion, sauf l'avion ! Et nous, Safran Aircraft Engines, notre mission c'est de concevoir, produire et commercialiser nos moteurs tout en assurant leur support depuis plus de 110 ans ! La transformation digitale est un tremplin pour atteindre les challenges de la société et la Direction des Systèmes d'Information (DSI) a une ambition : rendre tout cela possible. Composée de plus de 500 collaborateurs, la DSI est en pleine transformation pour soutenir sa croissance et relever les défis technologiques de demain. La Digital Factory de Safran Aircraft Engines est une entité de la DSI, véritable moteur de cette transformation digitale qui crée et de délivre solutions digitales innovantes en exploitant des technologies de pointe. Dans le cadre de nos activités data et Gen AI sur le cloud, nous recherchons un Data Engineer avec une expertise AWS passionné pour la mise en place et l'optimisation des pipelines de données pour alimenter nos modèles d'IA générative. Votre mission : - Travailler en étroite collaboration avec les équipes Métiers, Data Science et DevOps pour assurer un flux de données performant, sécurisé et scalable. - Concevoir, déployer et maintenir des pipelines de données robustes et automatisés. - Mettre en place et optimiser les architectures data sur AWS - Gérer l'ingestion, le stockage, la transformation et l'exposition des données via des solutions modernes (Spark, Airflow, Snowflake, BigQuery, Redshift, etc.). - Implémenter stratégie de mise en qualité des données (catalogue de données, monitoring, lineage). - Optimiser les bases de données et les entrepôts de données pour le traitement efficace des datasets volumineux. - Automatiser le monitoring et la gestion des pipelines pour garantir leur fiabilité. Assurer la sécurité et la conformité des données (RGPD, ISO 27001, anonymisation, chiffrement). Profil recherché: Votre profil : - Expérience confirmée en tant que Data Engineer ou ingénieur en architecture de données. - Solide maîtrise des technologies ETL, orchestration et streaming (Apache Airflow, Spark, Kafka, dbt). - Compétences en Infrastructure as Code et déploiement cloud (Terraform, Kubernetes, Docker, AWS/GCP/Azure). - Expérience avec des bases de données SQL et NoSQL (PostgreSQL, Snowflake, MongoDB, DynamoDB, etc.). - Connaissances en optimisation des performances et gestion des grands volumes de données. - Bonnes notions en sécurité et gouvernance des données. - Maîtrise du langage Python pour la manipulation des données, l'automatisation des pipelines et l'intégration d'API. - Une expérience avec des architectures data lake et data mesh est un plus. - Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec des profils variés (Data Scientists, DevOps, Product Owners). - Une certification Cloud (AWS Certified Data Analytics) appréciée