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# AI DataOps Engineer

- **Company:** Valeo Sécurité Habitacle
- **Location:** Créteil, France (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Airflow, Automation of Tests, Cloud Computing, Continuous Integration, Python (Programming Language), DataOps, Data Streaming, Delivery Pipeline, Machine Learning Operations, Terraform, Docker
- **Published:** October 12, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=a2c05661e43d58c0

## About the Role

* Vous avez au moins 4 ans d'expérience en DataOps ou en ingénierie data.
 * Vous avez déjà conçu une plateforme DataOps de zéro.
 * Vous maîtrisez l'administration et l'optimisation d'Apache Airflow.
 * Vous avez de l'expérience dans la gestion de plateformes data sur plusieurs environnements.
 * Vous maîtrisez Terraform pour l'automatisation des environnements.
 * Vous avez de l'expérience dans la définition et l'application de standards DataOps au sein des équipes.
 * Vous avez contribué à améliorer la fiabilité des pipelines et à réduire les incidents. Vous avez de l'expérience dans le mentorat d'ingénieurs sur les pratiques DataOps.

## Description

Le programme IA4ALL vise à intégrer l'intelligence artificielle dans les activités du Groupe afin d'optimiser et automatiser les processus et améliorer la prise de décision dans des domaines comme la R&D, la production et la qualité.

En tant qu'Ingénieur(e) DataOps, votre rôle est d'établir et de gérer les pratiques d'ingénierie, les outils et les frameworks d'automatisation qui permettent à l'équipe Data de livrer des produits de données de manière fiable, rapide et répétable. En tant que garant de la qualité de livraison des pipelines, vous pilotez le CI/CD, la gestion des environnements, l'automatisation des tests ainsi que l'excellence opérationnelle sur l'ensemble des flux de données.

Vos missions :

 * CI/CD et déploiement : concevoir, automatiser et maintenir les pipelines CI/CD pour les traitements de données et les modèles ML, de la phase de test à la mise en production.
 * Gestion des environnements : maintenir les environnements de développement, de test et de production, et automatiser leur configuration avec Terraform.
 * Tests et qualité des données : mettre en place des tests automatisés, des contrôles de qualité et des mécanismes de détection des régressions.
 * Gestion des dépendances : administrer les packages Python, les bibliothèques partagées et les conteneurs Docker, tout en garantissant leur sécurité.
 * Orchestration : administrer et optimiser Airflow / Cloud Composer, surveiller les pipelines et gérer les alertes.
 * Fiabilité opérationnelle : suivre les performances des pipelines, gérer les incidents et améliorer continuellement leur fiabilité et leur efficacité.
 * Collaboration et accompagnement : accompagner les équipes data dans l'adoption des bonnes pratiques DataOps et collaborer avec les équipes Cloud, Data Quality, Observabilité et MLOps.