Data Platform Engineer (H/F/X)

ORNESS

FRhybridPosted Jul 21, 2026
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Skills

terraformbigqueryansiblecicdgooglecloud

About the role

Localisation : Paris (75006)

Télétravail : 2 jours par semaine

Rémunération : 60K€ – 70K€ brut annuel selon expérience

Contexte de la mission

Notre client est un acteur majeur du secteur de la mode et du luxe, reconnu mondialement pour son portefeuille de marques prestigieuses et son rayonnement international. Dans le cadre de sa transformation digitale et de la modernisation de son écosystème IT, il investit fortement dans ses plateformes Data et Cloud afin d’accompagner la croissance de ses activités à l’échelle mondiale.

Au sein des équipes IT, nous recherchons un(e) Senior Data Platform Engineer (H/F/X) afin de concevoir, construire et industrialiser une plateforme permettant l’exposition de données à destination des applications opérationnelles.

Objectifs de la mission

La mission consiste à développer une plateforme clé en main permettant aux équipes applicatives d’exposer et de consommer facilement des données issues de BigQuery via :

une base de données optimisée pour les accès à haute fréquence ;

une couche d’API GraphQL générée automatiquement ;

des mécanismes d’automatisation permettant un déploiement rapide et scalable des nouveaux cas d’usage.

Vos responsabilités

1. Conception et implémentation de la plateforme

Concevoir et mettre en œuvre le pipeline de réplication des données depuis BigQuery vers une base de données opérationnelle.

Déployer et configurer une couche GraphQL API au-dessus de la base de données.

Garantir la performance, la disponibilité et la sécurité de la solution.

2. Industrialisation et automatisation

Automatiser le provisioning complet de la plateforme pour chaque nouveau besoin métier.

Mettre en place des solutions Infrastructure as Code (Terraform, Ansible).

Développer des templates et des mécanismes de self-service pour simplifier l’adoption de la plateforme.

Participer à la mise en place et à l’optimisation des pipelines CI/CD.

3. Observabilité et exploitation

Construire des solutions de monitoring pour assurer la visibilité sur les pipelines de réplication et la couche API.

Mettre en place des dashboards, métriques et alertes.

Participer à l’amélioration continue de la fiabilité et de la performance de la plateforme.

Profil recherché

Nous recherchons un(e) Senior Data Platform Engineer (H/F/X) disposant d’une expérience significative dans la conception et l’industrialisation de plateformes Data Cloud.

Vous avez une expérience concrète sur des projets impliquant :

la réplication et l’exposition de données Cloud ;

la création de plateformes Data réutilisables ;

l’automatisation des infrastructures ;

le déploiement de solutions scalables en environnement Cloud.

Vous êtes autonome, rigoureux(se), curieux(se) et à l’aise dans des environnements internationaux.

Un anglais courant est requis pour évoluer dans un contexte international.

Compétences techniques

Google Cloud Platform (GCP)

BigQuery

AlloyDB

GraphQL

Terraform

Ansible

Infrastructure as Code (IaC)

CI/CD

Automatisation des déploiements

Data replication / Data integration

API design & data exposure

Monitoring, observabilité, métriques et alerting

Environnements Cloud et architectures Data Platform

Qui sommes-nous ?

Orness, c’est une ESN à taille humaine (200 consultants), spécialisée en infrastructure, réseaux et ingénierie de systèmes.

Depuis plus de 20 ans, nous accompagnons les plus grands noms de la finance et de l’énergie sur des projets où fiabilité, performance et sécurité sont essentiels.

Processus de recrutement

Nous privilégions un processus simple et rapide :

Entretien RH approfondi (environ 1 heure)

Entretien technique (environ 1 heure)

Rencontre avec le client (30 minutes à 1 heure)

Questions about this role

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Compensation for Platform Engineer roles in France varies widely by seniority, employer size, and remote vs onsite arrangement. Check the salary range on this listing when published, or browse our Platform Engineer hub for France medians across recent openings.

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