Data Engineer / DataOps (H/F)

Inetum; Nantes; In loco; EUR 55.000 - 75.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Inetum recherche un Data Engineer confirmé à Nantes pour renforcer une équipe Data. Le poste est orienté RUN avec participation BUILD, dans un cadre DataOps et DevOps. Vous contribuerez à fiabiliser les traitements et à améliorer l’observabilité des pipelines Data.

Vous travaillerez sur Databricks, Microsoft Azure, Apache Spark et Scala, en collaboration avec les équipes Data et les métiers pour optimiser les déploiements et la sécurité des environnements.

Competenze

• Expérience confirmée en Data Engineering et DevOps/DataOps.
• Maîtrise des environnements de production et de l’observabilité.
• Collaboration avec les équipes Data et les métiers pour améliorer les flux.

Mansioni

• Veiller au bon fonctionnement des solutions Data en production et résoudre les incidents.
• Automatiser les opérations récurrentes et faciliter les déploiements.
• Renforcer l’observabilité et les mécanismes d’alerte des traitements Data.
• Participer aux évolutions techniques et à la sécurisation des environnements.
• Prêter main-forte aux équipes Data sur les phases de livraison.

Conoscenze

Data engineering

DevOps

DataOps

Observabilité

Production support

Collaboration équipe

Automatisation

Databricks

Strumenti

Databricks

Azure

Apache Spark

Scala

Descrizione del lavoro

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data chez l’un de nos clients grands comptes basé à Nantes, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) avec une forte sensibilité DevOps / DataOps.

L’objectif : rejoindre une équipe technique transverse intervenant sur un large écosystème d’applications Data, avec un rôle principalement orienté RUN, tout en participant ponctuellement aux activités BUILD.

Vous interviendrez notamment sur :

• Veiller au bon fonctionnement des solutions Data en production, en investiguant les incidents et en apportant des solutions durables aux anomalies rencontrées.
• Faire évoluer les pratiques DataOps, notamment en automatisant les opérations récurrentes et en rendant les déploiements plus simples et plus fiables.
• Renforcer l’observabilité des traitements Data grâce à des dispositifs de supervision et d’alerting permettant d’identifier rapidement les dysfonctionnements.
• Contribuer à la fiabilité des environnements, en participant aux évolutions techniques, à leur sécurisation et à la gestion des configurations sensibles.
• Prêter main-forte aux équipes de développement Data lorsque nécessaire, notamment sur certaines phases de réalisation ou de livraison.

Environnement technique :

• Databricks
• Microsoft Azure
• Apache Spark
• Scala