Data Reliability Engineer | Python Automation & Production Ops

Trait-D; Paris; Vor Ort; EUR 60.000 - 90.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Free-Work, au sein du pôle Data Technology basé au cœur de Paris, garantit la disponibilité, la fraîcheur et la qualité des données financières alimentant les modèles d'investissement.

Dans une équipe tech de 6 à 7 personnes, vous assurerez le support N1/N2, la fiabilité des flux et développerez des scripts Python pour automatiser les tâches et superviser les pipelines.

Qualifikationen

• Support & Exploitation N1/N2 : prise en charge des alertes de production et diagnostic d'incidents en direct sur les pipelines.
• Contrôle proactif de l'intégrité des flux et validation de la fraîcheur des données.
• Développement & Automatisation Python pour réduire les tâches manuelles et améliorer la supervision.

Aufgaben

• Maintien en condition opérationnelle des pipelines et accompagnement des mises en production.
• Fiabilisation de l'intégration des nouvelles sources de données.
• Collaboration avec l'équipe Data pour assurer la qualité des données.

Kenntnisse

Python

Data quality

Data pipelines

Incident management

Monitoring

Ausbildung

Bachelor en informatique ou école d'ingénieur

Tools

SQL

Jobbeschreibung

📍 À propos du rôle:

Rejoignez le pôle Data Technology d'un fonds d'investissement quantitatif majeur basé au cœur de Paris. Au sein d'une équipe tech de 6 à 7 personnes, votre rôle sera d'être le garant absolu de la disponibilité, de la fraîcheur et de la qualité des données financières qui alimentent les modèles d'investissement.

Ici, zéro trader : 100 % de l'activité repose sur la recherche quantitative et l'excellence technologique.

🎯 Vos 4 Piliers de Mission

1. Support & Exploitation N1/N2 : Prise en charge des alertes de production, diagnostic d'incidents en direct sur les pipelines de données et résolution des dysfonctionnements.

2. 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).

3. 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).

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