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# Senior Data Support & Reliability Engineer (H/F)

- **Company:** Trait d'Union
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Clean Code Principles, Amazon Web Services, Amazon S3, Unit Testing, Cloud Computing, Databases, Continuous Integration, Information Engineering, Data Structures, Linux, Python (Programming Language), PostgreSQL, Log Analysis, Oracle (Applications), Software Engineering, SQL Databases, Data Streaming, Datadog, Data Processing, Backend, Git, Functional Programming, Cloudwatch, Kibana
- **Published:** September 29, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=5714c690c693bc15

## About the Role

?? Environnement Technique: Langages : Python natif (structures de données, algorithmique, , Clean Code), SQL.

Cloud & Infra : AWS (Lambda, S3, CloudWatch), Linux, Shell.

Bases de données : Oracle, PostgreSQL / Redshift.

Monitoring & Outillage : Datadog / Kibana, Git, CI/CD.

? Profil Recherché: Expérience : 5 à 10 ans en ingénierie de données, développement logiciel Python backend ou support applicatif de niveau 2/3.

Excellence Python : Très bonne maîtrise de Python natif pur (fonctions, gestion des exceptions, manipulation de données natives, écriture de tests unitaires avec ).

Esprit "Troubleshooter" : Vous aimez l'investigation, l'analyse de logs et la résolution de problèmes concrets en production.

Rigueur Data : Compréhension des enjeux liés aux flux de données sous contrainte de temps réel et de SLA stricts.

## Description

? Vos 4 Piliers de MissionSupport & Exploitation N1/N2 : Prise en charge des alertes de production, diagnostic d'incidents en direct sur les pipelines de données et résolution des dysfonctionnements.

Data Quality & Reliability : Contrôle proactif de l'intégrité des flux (détection des pertes silencieuses de lignes, validation de la fraîcheur et de la cohérence de la donnée avant l'ouverture des marchés).

Développement & Automatisation Python : Conception et écriture de scripts Python natifs pour supprimer les tâches manuelles récurrentes, outiller la supervision et automatiser le rejeu de données (retries).

Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) : Accompagnement des mises en production et fiabilisation de l'intégration des nouvelles sources de données.


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