Ingénieur Dataops - DevOps Data H/F

Au sein de la division Data d’un grand groupe d’assurance, l’équipe BI Décisionnel gère une plateforme de pipelines de données (Hadoop HDFS/Hive, Oracle Exadata, MongoDB, Kafka et Qlik). En pleine préparation de sa migration vers GCP, l’équipe cherche à fiabiliser et automatiser l’exploitation de ses 4 environnements hors-production (DEV, RCT, PREPROD), aujourd’hui gérés manuellement.

Rattaché à l’équipe « Performance », l’Ingénieur DataOps assure le maintien en conditions opérationnelles (MCO), le support aux développeurs et l’automatisation des processus pour garantir la qualité et la stabilité des livraisons.

Tâches et responsabilités (75 % Ops / 25 % Support Dev)

• Gestion et MCO des environnements hors-prod : suivi des batchs et relances, analyse des logs, synchronisation des environnements et accompagnement de la migration hors-prod vers GCP.
• Automatisation & Qualité : automatisation des procédures de refresh de données, gestion des pipelines de livraison CI/CD avec GitLab et contrôle de la cohérence des BDD.
• Observabilité : création et maintien de tableaux de bord de suivi (exécutions, volumes) et force de proposition sur les outils de monitoring.
• Coordination : interface technique centrale entre les équipes de développement Data, la Production, les Chefs de Projets et les utilisateurs internes.

Profil recherchéEnvironnements & CI/CD : maîtrise des architectures On-Premise (obligatoire) et appétence/connaissance de GCP, GitLab CI/CD, scripting Python et Shell Linux.Écosystème Data & ETL : traitements Spark, Hadoop (HDFS/Hive), Oracle (PL/SQL) et MongoDB. Idéalement maîtrise d’Informatica (ou un autre ETL du marché).Ordonnancement & Monitoring : compréhension du fonctionnement d’un ordonnanceur (OpCon fortement apprécié, ou Control-M, Airflow, Oozie) pour le suivi et les relances ; compétences en analyse de logs et monitoring.Savoir-être :Excellent relationnel et esprit d’équipe (travail très transversal).Rigoureux, autonome et doté d’un fort esprit d’investigation.Force de proposition sur l’automatisation et l’outillage de monitoring.

Mais aussi…

Taux journalier :600.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(–chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(–chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(–chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(–chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(–chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(–chakra-radii-md);font-weight:var(–chakra-fontWeights-semibold);background:var(–chakra-colors-success-200);color:var(–chakra-colors-success-700);box-shadow:var(–badge-shadow);padding:4px 6px;–badge-bg:var(–chakra-colors-success-100);–badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{–badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);–badge-color:var(–chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(–chakra-colors-rythm-600);}, * Environnements & CI/CD : maîtrise des architectures On-Premise (obligatoire) et appétence/connaissance de GCP, GitLab CI/CD, scripting Python et Shell Linux.

• Écosystème Data & ETL : traitements Spark, Hadoop (HDFS/Hive), Oracle (PL/SQL) et MongoDB. Idéalement maîtrise d’Informatica (ou un autre ETL du marché).
• Ordonnancement & Monitoring : compréhension du fonctionnement d’un ordonnanceur (OpCon fortement apprécié, ou Control-M, Airflow, Oozie) pour le suivi et les relances ; compétences en analyse de logs et monitoring.

Savoir-être :

• Excellent relationnel et esprit d’équipe (travail très transversal).
• Rigoureux, autonome et doté d’un fort esprit d’investigation.
• Force de proposition sur l’automatisation et l’outillage de monitoring., PL/SQL ETL Force de proposition Google cloud platform Hadoop Shell Linux Oracle Git Sens du relationnel Hive MongoDB Rigueur et méthode Python KAFKA Control-M Monitoring