Data Engineer & DataOps — Real-Time Pipelines

Inside

Paris

Sur place

EUR 40 500 - 49 500

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Résumé du poste

Inside, société de conseil et de services numériques, recherche un Data Engineer / DataOps pour garantir la cohérence et la performance des pipelines de données dans un cadre production exigeant.

Vous interviendrez dès le cadrage et assurerez le lien entre métiers, projets et équipes techniques, en environnement international et cloud. Rémunération à partir de 45 000 € brut annuel et culture AGILE/DevOps au quotidien.

Qualifications

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

Responsabilités

  • Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion et d'ETL de données massives (Spark, Python, Java).
  • Mettre en œuvre des architectures modernes de flux de données en temps réel ou quasi réel (Kafka).
  • Assurer l'intégrité et la qualité des données de bout en bout et piloter les projets DataOps.
  • Mettre en place CI/CD et superviser la production (monitoring, logs via Elastic).
  • Rédiger les documentations et définir les bonnes pratiques Data Mesh/Data Lakehouse.
  • Guider les équipes MOE et Data Scientists dans l’exploitation de la plateforme data.

Connaissances

Python
SQL
Java
Spark
Kafka
CI/CD
Docker
Elastic
Kibana
Scrum
DevOps
Anglais

Formation

Bac+4/5 ingénieur ou Master informatique

Outils

GitLab CI
Jenkins
Azure DevOps
Docker
MinIO
Iceberg
Trino
S3
Elastic Stack

Description du poste

Inside, société de conseil et de services numériques, recherche un Data Engineer / DataOps pour garantir la cohérence et la performance des pipelines de données dans un cadre production exigeant.

Vous interviendrez dès le cadrage et assurerez le lien entre métiers, projets et équipes techniques, en environnement international et cloud. Rémunération à partir de 45 000 € brut annuel et culture AGILE/DevOps au quotidien.

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