POSTE : Cloud Data Engineer Snowflake - Aws H/F DESCRIPTION : GESER-BEST est spécialiste en assistance technique sur-mesure et conseil en recrutement depuis plus de 30 ans. Nos 11 agences, réparties sur tout le territoire français, témoignent de la diversité de nos secteurs d'activités : Aéronautique, ferroviaire, IT, santé, énergie Grâce à nos expertises multi-sectorielles, nous vous accompagnons dans la réalisation de votre projet professionnel ! Nos processus internes sont portés par de nombreuses habilitations et certifications, garants de l'expertise et la qualité de nos prestations, ainsi que de notre engagement Qualité, Sécurité, Environnement. Rejoignez une culture d'entreprise riche de sens, optez pour l'expertise et la bienveillance ! Notre agence GESER-BEST recherche un.e Cloud Data Engineer Snowflake / AWS H/F pour intervenir sur un projet à forte valeur ajoutée dans un contexte industriel. Vous participerez à la modernisation, à l'industrialisation et à l'automatisation de plateformes de données. La mission s'articulera principalement autour de l'écosystème Snowflake, tout en couvrant les enjeux Cloud, DevOps et DevSecOps sur AWS. Contexte de la mission Intégré(e) au sein d'équipes techniques pluridisciplinaires et internationales, vous contribuerez à la conception, au développement et à l'évolution de solutions data robustes, sécurisées et industrialisées. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de traitement des données, depuis l'ingestion jusqu'à leur transformation, leur contrôle qualité et leur mise à disposition, dans une logique d'automatisation et d'amélioration continue. Missions principales Data Engineering et Snowflake Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données. Modéliser les données et participer à la conception des architectures data. Développer et optimiser des requêtes SQL complexes dans Snowflake. Mettre en oeuvre des processus ETL/ELT. Automatiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Contribuer à la mise en oeuvre des principes de Data Governance. Industrialiser et superviser les pipelines data. Exploiter les services AWS dédiés à la data, notamment AWS Glue, Amazon S3, AWS DMS et Amazon Kinesis. Participer à la modernisation et à l'amélioration continue des plateformes de données. Mission en plus :Cloud, DevOps et AWS Concevoir et déployer des infrastructures cloud avec Terraform selon les principes Infrastructure as Code (IaC). Automatiser le provisionnement et la configuration des environnements AWS. Mettre en place et faire évoluer les pipelines CI/CD avec GitLab, GitHub Actions, Jenkins ou des outils équivalents. Développer des scripts d'automatisation en Python et/ou Bash. Participer à la conteneurisation des applications avec Docker. Intervenir sur des environnements Kubernetes. Concevoir ou maintenir des traitements serverless avec AWS Lambda. Appliquer les pratiques DevOps et DevSecOps. Sécuriser et automatiser les environnements Cloud. Contribuer à l'amélioration de la disponibilité, de la performance et de la fiabilité des plateformes. PROFIL : Compétences requises : Formation supérieure en informatique, data, cloud ou dans un domaine équivalent. Expérience d'au moins 3 ans sur des environnements Cloud et Data. Expérience significative sur l'environnement Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL et des principes de modélisation des données. Bonne connaissance des processus ETL/ELT, des pipelines data et des enjeux de qualité des données. Bonne maîtrise des principaux services AWS et de Terraform. Expérience des pratiques CI/CD, DevOps et DevSecOps. Connaissance de Python et/ou Bash. Connaissance de Docker, Kubernetes et AWS Lambda. Capacité à travailler dans un environnement international et avec des équipes pluridisciplinaires. Anglais professionnel, à l'écrit comme à l'oral. Autonomie, rigueur, esprit d'analyse et bonnes capacités de communication. Environnement technique Data et Analytics : Snowflake, SQL, ETL/ELT, Data Quality, Data Governance. Services AWS Data : AWS Glue, Amazon S3, AWS DMS, Amazon Kinesis. Services Cloud : AWS Lambda. Infrastructure : Terraform, Infrastructure as Code. DevOps et CI/CD : GitLab, GitHub Actions, Jenkins. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. Scripting : Python, Bash.