Senior AWS Data Engineer (H/F) Clara Inc.

Missions

Implémenter de nouveaux cas d'usage et de pipelines de données sur AWS.
Cartographier les sources et flux de données dans des environnements cloud.
Développer et industrialiser les traitements de données.
Créer des tableaux de bord et outils de reporting selon les bonnes pratiques.
Effectuer des tests unitaires et des tests d'intégration.
Participer à des événements internes et externes (Hackathons, AWS Summit...).
Soutenir les team leaders dans le développement des offres packagées.


Avantages

Des projets cloud variés pour des clients de renom, en France et à l'international.
Un programme de certifications financé et intégré à vos objectifs, avec primes à la clé.
Une évolution de carrière structurée vers des responsabilités techniques ou managériales.
Une équipe soudée et des afterworks réguliers.
L'opportunité de participer à des Hackathons, Challenges ou Lab Camps.


Qualifications

Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, avec une solution en production sur AWS.
Master dans la data ou l'informatique, issu d'une école d'ingénieur ou université reconnue.
Maîtrise de l'anglais et du français requise.
Expérience d'au moins un ETL (Glue, DBT, Airbyte.).
Connaissance de technologies temps réel (Kafka, Kinesis, Confluent, Databricks) appréciée.
Envie de former des consultants juniors ou de lancer des projets chez de nouveaux clients.


À propos de Data Reply

Data Reply est une filiale du groupe Reply offrant une large gamme de services d'analyse avancée et de données alimentées par l'IA. Nous opérons dans différents secteurs et fonctions commerciales, en travaillant directement avec des professionnels de haut niveau et des directeurs généraux pour leur permettre d'obtenir des résultats significatifs grâce à une utilisation efficace des données.

Nous aidons les entreprises à concevoir et à mettre en œuvre des produits de données centrés sur l'être humain afin de transformer des idées embryonnaires en solutions d'entreprise.

Notre objectif est de trouver des compromis entre les exigences commerciales et les contraintes techniques, de développer des architectures Big Data holistiques et d'assurer la cybersécurité et la protection des données. www.data.reply.com