Senior Data Engineer - AWS (H/F) - SAFRAN ENGINEERING SERVICES INDIA PVT LTD

Overview

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME. Safran Electrical & Power est l'un des leaders mondiaux des systèmes électriques aéronautiques. La société est un acteur clé dans le domaine de l'électrification des équipements et de la propulsion électrique et hybride. Elle compte 14 000 collaborateurs répartis dans 13 pays.

Descriptif mission

Core Responsibilities Architect and implement scalable data lake and lakehouse solutions on AWS for telemetry, analytics, and AI workloads. Design and manage secure data ingestion pipelines from edge devices and external systems into AWS S3 and structured storage. Develop and optimize ETL/ELT workflows using AWS Glue, Lambda, and Kinesis for structured, semi-structured, and unstructured data. Integrate LLM-based smart assistants with vector databases for contextual search and retrieval. Implement data partitioning, versioning, and metadata management strategies for high-volume datasets. Ensure data governance, audit logging, and compliance using Lake Formation, CloudTrail, and encryption mechanisms. Collaborate with platform, operations, and domain teams to curate domain-specific corpora and manage ingestion/index refresh jobs.

Required Technical Skills AWS Core Services: S3, Lambda, DynamoDB, RDS (PostgreSQL), API Gateway, CloudFormation, CloudWatch. Data Engineering Tools: AWS Glue, Athena, Redshift, Kinesis, EventBridge, SQS, Lake Formation. Security & Compliance: SSE-KMS, IAM, VPC endpoints, S3 Object Lock, CloudTrail, encryption policies. IoT Integration: AWS IoT Core, Device Defender, fleet provisioning templates, telemetry routing. Containerization & Orchestration: Amazon EKS, Kubernetes, Argo CD. LLM & AI Pipelines: SageMaker, RAG architecture, prompt/response logging, evaluation metrics. Data Modeling & Cataloging: Data lake schema design, metadata tagging, data quality management. ________________________________________ Preferred Experience Building data hubs for IoT platforms and predictive maintenance systems. Working with equipment metadata and technical documentation for industrial workflows. Experience with multi-modal data (structured logs, telemetry, vector embeddings). Familiarity with Generative AI integration in engineering or manufacturing contexts. Exposure to Infrastructure-as-Code (IaC) tools like Terraform, AIAC CLI for AWS provisioning.