{"id":770464,"url":"https://alion.io/job/agiledss-developpeur-big-data-aws","title":"Développeur Big Data AWS","company":{"id":690642,"name":"Groupe agileDSS","domain":"agiledss.com","url":"https://alion.io/company/agiledss","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Recruitee","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":3,"ghost_share":0,"stale_share":1,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-10-30T05:48:23Z"}},"role":"Backend","role_family":"Backend","seniority":"senior","employment_type":null,"work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Montreal, Canada"],"countries":["CA"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":69000,"max_usd":123000,"period":"year","method":"role_seniority_country_remote_cell","sample_n":255},"experience_years_min":5,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Agile","optional":false},{"name":"Airflow","optional":false},{"name":"Amazon EKS","optional":false},{"name":"Amazon EventBridge","optional":false},{"name":"Amazon Redshift","optional":false},{"name":"Amazon S3","optional":false},{"name":"Apache Iceberg","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"AWS Glue","optional":false},{"name":"AWS Lambda","optional":false},{"name":"AWS Step Functions","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Databricks","optional":false},{"name":"dbt","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"ETL/ELT","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"pySpark","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"Scrum","optional":false},{"name":"Snowflake","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-08-20T15:56:14Z","employer_posted_date":"2026-08-20","last_verified_at":"2026-10-31T01:33:28Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":71,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":71},"description":"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.\nRejoindre 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.\nNous 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.\nActuellement, nous avons besoin d'un Data Engineer AWS.\nRequirements\nCe que nous recherchons\nTon rôle\nDans le cadre de la croissance de notre pratique Data & IA, nous recherchons un·e Développeur·se Senior Big Data AWS.\nTu 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.\nTu 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.\nTes responsabilités\nConcevoir et développer des solutions de données modernes dans l’écosystème AWS\n\nMettre en place et maintenir des pipelines d’ingestion, de transformation et d’orchestration de données (ETL / ELT)\n\nConcevoir, développer et faire évoluer des architectures Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse\n\nDévelopper des traitements distribués à l’aide de Python, Spark et PySpark\n\nIntégrer différentes sources de données : API, applications SaaS, bases de données, fichiers et flux temps réel\n\nParticiper à la définition des architectures de données et aux choix technologiques\n\nMettre en œuvre les bonnes pratiques DataOps, DevOps et CI/CD\n\nAutomatiser les déploiements et contribuer à l’Infrastructure as Code\n\nOptimiser la performance, la fiabilité et les coûts des plateformes de données AWS\n\nParticiper à l’implantation des mécanismes de qualité, de sécurité, d’observabilité et de gouvernance des données\n\nCollaborer étroitement avec les architectes, analystes, scientifiques de données, développeurs et parties prenantes d’affaires\n\nContribuer à la qualité du code par les revues techniques, les standards de développement et la documentation\n\nAccompagner et mentorer les membres plus juniors de l’équipe\n\nParticiper activement aux cérémonies Agile et à l’amélioration continue des solutions\n\nTon profil\nExpérience\nMinimum de 5 ans d’expérience en Data Engineering, Big Data ou intégration de données\n\nExpérience significative dans la conception et le développement de solutions de données sur AWS\n\nExpérience avec des environnements de données à grande échelle\n\nExpérience en contexte de service-conseil, un atout\n\nCompétences techniques\nExcellente maîtrise de Python\n\nExcellente maîtrise du SQL\n\nSolide expérience avec Spark et PySpark\n\nExpérience dans la conception et l’industrialisation de pipelines ETL / ELT\n\nMaîtrise des services AWS liés à la donnée :\nAmazon S3\n\nAWS Glue\n\nAmazon Redshift\n\nAmazon Athena\n\nAWS Lambda\n\nAWS Step Functions\n\nAmazon EventBridge\n\nExpérience avec dbt pour la transformation et la modélisation des données\n\nExpérience avec Terraform ou un autre outil d’Infrastructure as Code\n\nBonne maîtrise de Git et des pratiques CI/CD\n\nConnaissance des concepts Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse\n\nExpérience avec les intégrations via API REST\n\nBonne compréhension des enjeux de sécurité, de gouvernance et de qualité des données\n\nExpérience des méthodologies Agile / Scrum\n\nAtouts\nExpérience avec Apache Iceberg ou d’autres formats de tables ouverts\n\nExpérience avec Apache Airflow ou Amazon MWAA\n\nExpérience avec Docker et Kubernetes (EKS)\n\nConnaissance de Kafka ou Amazon MSK\n\nExpérience avec Snowflake ou Databricks\n\nConnaissance des pratiques DataOps et MLOps\n\nCertifications AWS (Data Engineer, Developer ou Solutions Architect)\n\nExpérience en accompagnement ou mentorat technique\n\nMais n’oublions pas le savoir-être\nAvant toute chose, nous recherchons une personne qui s’épanouira dans notre environnement.\nSi 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.\nNous 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.\nCe qu’on t’offre\nNous sommes avant tout une équipe de collaborateurs à taille humaine qui a à cœur le bien-être de ses employés,\nc’est pourquoi nous t’offrons:\nUne rémunération annuelle fixe et une bonification annuelle selon l’atteinte de ta performance\n\nDes objectifs individuels accessibles et réalistes pour garantir un environnement sans pression\n\nDes assurances collectives (télé-médecine, dentaire, vision, soins...)\n\nJours Personnels - Maladies progressives en fonction de l'ancienneté\n\nSemaines de vacances augmentent progressivement en fonction de l'ancienneté, en plus des jours de Noël.\n\nRemboursement des abonnements de sport, art et culture\n\nRemboursement du transport à 100% (métro, bus, voiture,...)\n\nHoraires flexibles et télétravail\n\nPlan de développement pour chaque employé et coaching avec un 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