Missions principales : Conception d?outils Big Data : Contribution active à la conception, au développement et à l?amélioration d?outils de traitement de données massives, couvrant l?ensemble du cycle de vie des données : ingestion, traitement, analyse et restitution. Définition des besoins techniques : Collaboration étroite avec les utilisateurs de la plateforme Data pour comprendre les besoins métier et garantir un alignement optimal entre les solutions développées et les attentes fonctionnelles. Développement sur Databricks et AWS : Réalisation de développements avancés sur les plateformes Databricks et AWS, en utilisant notamment les technologies suivantes : Python, SQL, Spark et Airflow. Intégration des pratiques FinOps : Mise en ?uvre de bonnes pratiques FinOps dans le développement afin d?optimiser les coûts, les performances et l?utilisation des ressources sur AWS. Utilisation d?outils tels que dbt, GitLab CI/CD, et autres solutions DevOps. Audit et accompagnement transverse : Réalisation d?audits techniques et de revues de code au sein des équipes, avec pour objectif de renforcer la maîtrise des enjeux techniques et de favoriser l?adoption de stratégies FinOps efficaces. Profil candidat: Environnement de travailVous évoluerez au sein d?une équipe data dynamique et pluridisciplinaire, composée d?ingénieurs data, de data scientists, d?architectes cloud et de profils métiers. L?environnement favorise la collaboration, le partage de connaissances et l?innovation continue autour des technologies Big Data et Cloud. Technologies et outils utilisés : Cloud & Big Data : AWS (S3, EC2, Lambda, Glue), Databricks, Spark Langages & Frameworks : Python, SQL, PySpark Orchestration & Automatisation : Airflow, GitLab CI/CD, dbt Suivi des coûts et performance : Outils FinOps intégrés à AWS Méthodologies de travail : Agile / Scrum, DevOps, FinOps C