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Pierre Fabre engage un programme de transformation Data & IA sur le périmètre R&D Medical Care afin de bâtir une plateforme AWS moderne, sécurisée et industrialisée, capable de soutenir à l’échelle les besoins R&D actuels et futurs (données internes/externes, partenaires et CRO, analytics avancée, ML/MLOps et cas d’usage GenAI). Ce programme impose des exigences fortes de sécurité by design, traçabilité, gouvernance et conformité (GxP/CSV) avec une posture audit-ready.
Responsabilités
Définir et faire adopter des architectures de référence (patterns, standards) et produire les dossiers HLD/LLD et ADR, garantissant scalabilité, résilience, supportabilité et extensibilité
Concevoir et faire évoluer une Landing Zone AWS multi-comptes (AWS Organizations/Control Tower): modèle OU/comptes, séparation des environnements, guardrails (SCP), standards IAM/SSO, naming/tagging, socle réseau (VPC, segmentation, connectivité privée) et services partagés
Mettre en œuvre une sécurité end-to-end by design et une posture cyber shift-left: least privilege, secrets, chiffrement (KMS), durcissement, détection/réponse, gestion des vulnérabilités, ainsi que policies et controls-as-code (garde-fous automatisés, pipelines sécurisés)
Assurer la conformité et la qualité (GxP/CSV) en traduisant les exigences en contrôles techniques et processus audit-ready (change control, traçabilité, evidence pack, SOP/runbooks), dans une approche risk-based maintenant l’état qualifié en continu, en lien étroit avec Qualité, Compliance, Legal et Sécurité
Définir les patterns de plateforme Data R&D: ingestion batch/streaming/event-driven et data contracts, stockage SQL/NoSQL et lake/lakehouse, processing/orchestration, gouvernance/qualité (lineage, catalog/metadata, access governance) et exposition/consommation (APIs, events, BI/analytics), adaptés aux besoins scientifiques et à la collaboration partenaires/CRO
Porter le leadership technique: conduire les design reviews, arbitrer les décisions, cadrer les POC (options, évaluations) et mentorer les équipes produit/engineering jusqu’au passage à l’échelle et à l’opérationnalisation
Définir le modèle d’exploitation (observabilité logs/metrics/traces, SLO, runbooks, incident/problem management) et piloter la maîtrise des coûts via une démarche FinOps (tagging, showback/chargeback, optimisation, capacity planning)
Exigences
Bac+5 (école d’ingénieur ou université)
8+ ans d’expérience en architecture cloud/plateforme, dont expérience significative AWS
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