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Your resume and cover letter, tailored to exactly what they’re hiring for.
Accor Tech & Digital recherche un Cloud Data Platform Engineer pour concevoir et faire évoluer une plateforme data moderne au sein de son groupe hôtelier. Vous travaillerez sur Snowflake, AWS et des outils de dataops pour proposer une offre self-service.
Le poste implique autonomie, esprit d’équipe et capacité à délivrer des services robustes et scalables, en lien avec les équipes Data, Analytics et AI et les métiers des hôtels du groupe.
Accor Tech & Digital est le moteur de la tech, des solutions digitales et de la transformation au sein du Groupe. Nos 5 000 talents s'engagent à offrir les meilleures expériences digitales et tech à nos clients, nos hôtels et nos équipes dans 110 pays, et à façonner l'avenir de l'hospitalité.
Accor Tech & Digital, des métiers où l’intelligence est d’abord humaine!
Accor Tech & Digital, c’est le laboratoire d’innovation et de transformation technologique du leader mondial de l’hôtellerie.
Nos équipes, appelées Heartist®, concentrent le meilleur de l'hospitalité et le meilleur de la tech & du digital.
Notre ambition: offrir à nos clients des expériences personnalisées, mémorables et durables.
Ici, nous faisons naître de nouvelles façons de voyager dans chacun de nos 5500 hôtels, au plus proche de nos 100 millions de clients dans 110 pays.
Ici, nous sommes au cœur d’un formidable terrain de jeu de transition technologique et de conception de produits digitaux et de services, pour nos clients et nos équipes en hôtels.
Ici, votre champ d’application ne connaîtra aucune frontière.
Alors, avec nous, osez avoir un impact sur le monde!
C’est ici que vous attend votre plus grand défi:
Au sein de laTribe Data Platform, laFeature Team (FT) Forgeconçoit et fait évoluer les services, outils et standards qui permettent aux équipes Data, Analytics et AI de développer leurs produits dans les meilleures conditions et en autonomie.
Positionnée comme une équipe d'expertsCloud, DataOps, MLops et Platform Engineering, la FT Forge fournit les briques technologiques essentielles de la plateforme data : ingestion, Transformation, orchestration, observabilité, automatisation et expérience développeur.
L'équipe joue également un rôle clé dans l'accélération des initiatives Data Science, Machine Learning et GenAI en mettant à disposition des solutions robustes pour permettre le développement et le déploiement à l’échelle de tout type de modèle IA/ML/DL.
Dans un contexte de forte évolution des usages et des technologies, nous recherchons un.eCloud Data Platform Engineercapable de combiner expertise technique, pragmatisme et autonomie afin de contribuer à la construction de la plateforme Data de demain et d'accompagner sa montée en échelle.
Votre mission:
Construire une offre de services Data Platform orientée produit et Self-Service, en définissant des patterns réutilisables, des services d'ingestion et de transformation standardisés, les SLA associés et les responsabilités claires entre Forge et les Feature Teams.
Développer et industrialiser une plateforme data centrée sur Snowflake, en supportant les usages Data Engineering (dbt, Airflow), Analytics, Machine Learning et GenAI, tout en optimisant les performances, la sécurité et les coûts.
Concevoir et opérer l'infrastructure Data Platform sur AWS, en définissant des architectures cloud-native (serverless, event-driven), les standards de sécurité, d'identité (IAM) et de réseau, les dispositifs d'observabilité et de résilience le tout piloté par l'Infrastructure as Code.
Assurer l’excellence opérationnelle de la plateforme, à travers les pratiques DevOps et DataOps, les pipelines CI/CD GitLab, l’automatisation des déploiements et des contrôles, ainsi que le monitoring, l’alerting et la fiabilité des services.
Jouer un rôle de référent technique et accélérer la montée en compétence des équipes, en concevant les bons parcours d’onboarding, en produisant la documentation digeste, en animant les communautés de pratique, et en promouvant les standards cloud, data, sécurité et FinOps pour garantir une utilisation performante et responsable de la plateforme.
Et vous?Diplôme d'ingénieur, Master universitaire ou formation équivalente en Informatique, Data, Cloud Computing ou systèmes d'information.
5+ ans d'expérience sur des plateformes Data à grande échelle, idéalement dans un contexte produit ou data plateforme-as-a-service.
Expérience dans un environnement Data Mesh ou self-service data fortement appréciée.
Compétences techniques
Requises :Snowflake : administration avancée, sécurité (RBAC, network policies), optimisation des performances et des coûts, maîtrise des services natifs (Snowpipe, Tasks, Streams, Snowpark) - une certification SnowPro Core ou Advanced est fortement appréciée
AWS : architectures cloud-native et serverless, sécurité (IAM, KMS), réseau (VPC, PrivateLink), observabilité et services managés clés (S3, Lambda, ECS, MSK) -une certification AWS Solutions Architect est fortement appréciée
DevOps & DataOps : pipelines CI/CD GitLab, Infrastructure as Code Terraform, automatisation des déploiements, tests d'infrastructure, gestion des environnements, pratiques de fiabilité (SLO/SLA, incident management)dbt & Astronomer/Airflow : maîtrise des patterns de transformation, orchestration de pipelines data, chaînes de déploiement en environnements multi-équipes
Appréciées :FinOps : pilotage et optimisation des coûts cloud et SnowflakeUsages ML / GenAI en contexte industrielConcepts Data Mesh et platform-as-a-productCompétences comportementalesEsprit d'équipe : Capacité de construire en équipe, partage de connaissance, entraide sur les sujets complexes, et bienveillance au quotidien comptent autant que l'expertise technique.Posture plateforme : capacité à penser "service" et "utilisateur interne" avant de penser "technique", construire pour les autres, pas pour soiAutonomie et ownership : capable de prendre un sujet de bout en bout, de l'architecture à la mise en productionRigueur et fiabilité dans un environnement multi-équipesCommunication technique : à l'aise pour documenter, vulgariser et accompagner des équipes aux profils variés (Data Engineers, Data Scientists, ML Engineers)Curiosité et veille active : l'écosystème data et cloud évolue vite, une appétence naturelle pour explorer, tester et ramener les bonnes pratiques dans l'équipeRésilience face à la complexité : l'environnement est en construction permanente en quête d’amélioration continue
Et nous, quels sont nos engagements ?