Data Engineer / DataOps (H/F)

Vos missions en tant que Data Engineer / DataOps :

En tant que Data Engineer / DataOps, vous intervenez dès les phases de cadrage afin de garantir la cohérence, la performance et la pérennité des socles et pipelines de données au sein de l'équipe.

Vous jouez un rôle clé d'interface entre les métiers, les équipes projets et les équipes techniques, dans des environnements exigeants de production informatique.

Conception & industrialisation de pipelines

• Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et d'ETL de données massives (Spark, Python, Java).
• Déployer des architectures modernes de flux de données en temps réel ou temps quasi-réel (Kafka, flux de streaming).
• Mettre en œuvre des mécanismes rigoureux de contrôle d'intégrité et de qualité de la donnée de bout en bout.

Automatisation & Observabilité (DataOps)

• Automatiser le déploiement continu des socles techniques via la mise en place de pipelines CI/CD.
• Assurer la supervision opérationnelle, l'observabilité et le monitoring de production (métriques, logs et suite Elastic).
• Réaliser l'optimisation fine et le tuning de performance des traitements distribués (Spark tuning, réduction du data shuffling).

Documentation & gouvernance

• Rédiger les documentations fonctionnelles et techniques détaillées liées aux architectures de données modernes (Data Lakehouse / Data Mesh).
• Contribuer à la définition des bonnes pratiques de développement, de traçabilité (Data Lineage) et de rationalisation des coûts cloud (FinOps).
• Garantir la conformité des flux aux standards de sécurité applicative et aux exigences réglementaires.

Pilotage & coordination

• Accompagner les équipes MOE, les Data Scientists et les directions métiers dans l'exploitation de la plateforme data.
• Suivre et animer les rituels et l'avancement des projets dans le respect des parcours de validation.
• Contribuer activement à l'amélioration continue des socles techniques et à la conduite du changement.

Expérience & compétences :

• Formation Bac+4/5 (École d'ingénieur ou Master universitaire en informatique).
• Expérience confirmée (à partir de 5/6 ans) en Ingénierie de données et pratiques DevOps/DataOps.
• Niveau d'anglais opérationnel impératif (contexte international et documentation).

Compétences techniques attendues :

• Langages : Maîtrise indispensable de Python, SQL et idéalement Java (Spring Boot).
• Calcul & Stockage distribué : Apache Spark, PySpark, stockage S3 (MinIO), Iceberg, Trino.
• Streaming : Expertise sur Apache Kafka ou technologies de messagerie équivalentes.
• DataOps / CI/CD : Pratique courante des outils d'automatisation (GitLab CI, Jenkins, Azure DevOps, Docker).
• Observabilité : Maîtrise des socles de monitoring (Suite Elastic, Elasticsearch, Kibana, Logstash).
• Méthodologies projets : Pratique éprouvée du mode Agile (Scrum) et DevOps.

Qualités humaines :

• Esprit d'analyse affûté et grande rigueur portée sur la qualité et la fiabilité du code.
• Autonomie prononcée et capacité à évoluer dans des infrastructures de production critiques.
• Excellente communication écrite et orale pour vulgariser les architectures distribuées.
• Fort esprit d'équipe et appétence pour le partage de compétences techniques.

Rémunération : à partir de 45 000 € brut annuel.

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