COMPÉTENCES - CLÉS Formation : Bac+5 en informatique, école d’ingénieur ou université. Expérience : 3 à 8 ans en Cloud ou Platform Engineering, avec une expérience significative sur AWS et sur des ser
DIMENSIONS Périmètre : plateforme Data & IA AWS pour la R&D Pharma ; environnements de développement, qualification et production. Enjeux : sécurité, fiabilité, performance, maîtrise des coûts et conf
COLLABORATIONS ET FOURNISSEURS CLÉS Cloud provider : AWS en priorité, avec interopérabilité Azure et ouverture multicloud selon les besoins. Écosystème AWS : IAM, VPC, S3, KMS, Secrets Manager, CloudW
At Pierre Fabre Laboratories, we believe that our greatest asset is our people.
We are committed to a policy of Equal Employment Opportunity and will not discriminate against an applicant or employee based on race, color, religion, creed, national origin or ancestry, sex, sexual
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Who we are ?
We are Pierre Fabre Laboratories, a global leader combining pharmaceutical expertise with dermo-cosmetics to support consumers and patients at every stage of their care journey. Our portfolio includes several medical franchises and international brands such as Eau Thermale Avène, Ducray, A-Derma, Klorane, René Furterer, and Pierre Fabre Oral Care. By joining us, you become part of a meaningful company where the human dimension is essential. You become a participant in the "We Care Movement," a movement that values excellence and innovation within passionate teams. Together, we push the boundaries of science to unite health and beauty for the benefit of all, because Every time we care for a single person, we make the whole world better.
Present in 120 countries with a team of over 10,000 employees, we are proud to create a scientific and human impact, today and tomorrow! If caring is at the heart of your values, join Pierre Fabre Laboratories and become a key player in the “We Care Movement".
Your mission
Pierre Fabre engage un programme detransformation 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.
Si vous souhaitez avoir un rôle significatif dans ce projet d’envergure, rejoignez la Digital Acceleration Information System (DAIS) Pierre Fabre comme Cloud and Data Platform Engineer AWS,à Lavaur (site Cauquillous, 81), pour être le(la) garant(e) de la fiabilité, de la sécurité et de la scalabilité du landscape cloud qui alimente nos cas d’usage Data, ML et IA au sein de la R&D Pharma.
Vous concevez, automatisez et opérez des plateformes et services Cloud de classe enterprise (AWS-first, ouverture multicloud), au service des Data Scientists, Biostatisticiens, Bio-informaticiens et équipes produit. Votre impact est direct : accélération de la découverte, qualité des données et augmentation de la ‘Probability of Success’ (PoS) des études.
Votre rôle au sein d’une entreprise pionnière en pleine expansion : Vos missions principales :
Concevoir, déployer et faire évoluer les composants AWS de calcul, stockage, réseau, gestion des accès, chiffrement et observabilité, dans le respect de la Landing Zone et des standards du Groupe.
Mettre à disposition des environnements de développement, qualification et production cohérents, sécurisés et reproductibles.
Développer des modules Terraform, scripts Python, API et composants serverless ou conteneurisés réutilisables.
Automatiser le provisionnement, la configuration et le cycle de vie des services grâce à l’Infrastructure as Code et aux pipelines CI/CD.
Intégrer et opérer les services nécessaires au stockage, à l’accès aux données, à l’orchestration et à l’exécution des traitements scientifiques.
Assurer les connexions sécurisées avec les plateformes Data et Data Science, notamment Snowflake et Posit.
Garantir la reproductibilité des environnements Python et R ainsi que l’exécution de traitements à forte consommation de ressources.
Fournir, avec les Data Engineers, AI Engineers et Data Scientists, les capacités nécessaires au déploiement et à l’exploitation des traitements ML et des services GenAI.
Intégrer les contrôles de sécurité et de vulnérabilités, assurer la traçabilité des changements et produire les éléments techniques nécessaires à la qualification et aux audits.
Mettre en place les mécanismes de supervision, sauvegarde, restauration et gestion des incidents nécessaires à la fiabilité des services.
Suivre la consommation AWS, optimiser le dimensionnement des ressources et contribuer aux pratiques FinOps.
Accompagner les équipes scientifiques et métiers, challenger leurs besoins et transformer les réalisations en standards et composants réutilisables.
Ce poste est compatible avec du télétravail jusqu’à 2 jours par semaine selon les règles d’entreprise.
Nous offrons un package rémunération/avantages attractifs : Intéressement, participation, Actionnariat Pierre Fabre avec abondement, Mutuelle santé et prévoyance, 16 RTT en plus des CP, participation transport collectif, CE très attractif…
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Who you are ?
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Vos compétences au service de projets novateurs :COMPÉTENCES - CLÉS
Formation : Bac+5 en informatique, école d’ingénieur ou université. Expérience : 3 à 8 ans en Cloud ou Platform Engineering, avec une expérience significative sur AWS et sur des services en production. Expertises : AWS, Terraform, Python, Git, APIs, CI/CD, Linux, conteneurs, sécurité Cloud et observabilité. Data & IA : bonne compréhension des architectures Data Lake/Lakehouse, des environnements Python/R et des besoins Data Science. Secteurs réglementés : expérience appréciée en Life Sciences ou dans des environnements soumis à des exigences de qualification, traçabilité et audit. Certifications appréciées : AWS Associate ou Professional — Developer, DevOps Engineer, Solutions Architect ou Security.
DIMENSIONS
Périmètre : plateforme Data & IA AWS pour la R&D Pharma ; environnements de développement, qualification et production. Enjeux : sécurité, fiabilité, performance, maîtrise des coûts et conformité selon le périmètre — GxP, HDS et protection des données. Responsabilités : conception, développement, automatisation et exploitation des services Cloud et Data Platform. Organisation : collaboration avec les équipes Cloud, Data, IA, Sécurité, Qualité, Architecture et métiers R&D.
COLLABORATIONS ET FOURNISSEURS CLÉS
Cloud provider : AWS en priorité, avec interopérabilité Azure et ouverture multicloud selon les besoins. Écosystème AWS : IAM, VPC, S3, KMS, Secrets Manager, CloudWatch, Lambda, conteneurs et services Data/ML selon les architectures retenues. Plateformes : Snowflake, Posit, SageMaker ou solutions équivalentes. Équipes : Cloud Engineering, Data Engineering, Data Science, Bio-informatique, Biostatistiques, AI Engineering, Sécurité et Qualité. Partenaires : intégrateurs, fournisseurs Cloud et éditeurs intervenant sur la construction et l’exploitation de la plateforme.
At Pierre Fabre Laboratories, we believe that our greatest asset is our people.
We are committed to a policy of Equal Employment Opportunity and will not discriminate against an applicant or employee based on race, color, religion, creed, national origin or ancestry, sex, sexual orientation, gender identity or expression, age, physical or mental disability, veteran or military status, genetic information, or any other legally recognized protected basis under federal, state, or local law. The information collected by this application is solely to determine suitability for employment, verify identify, and maintain employment statistics on applicants. Applicants with disabilities may be entitled to reasonable accommodation under the Americans with Disabilities Act and certain state or local laws. Please inform the company’s personnel representative if you need assistance completing this application or to otherwise participate in the application process. Thus, we commit to considering all applications equally, without fail.