DevOps Engineer (F / M) - CDI - Remote

SoyHuCe｜a JAKALA team; Paris; Hybride; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise dynamique recherche un Data Ops Engineer pour rejoindre son Data Lab. Ce poste clé implique le déploiement de pipelines de données fiables, l'automatisation des traitements et la collaboration avec diverses équipes. Vous serez en charge de garantir l'accès fluide et sécurisé aux données, tout en participant à l'élaboration des standards DataOps. Si vous avez une passion pour la data et souhaitez évoluer dans un environnement innovant, ce poste est fait pour vous.

Prestations

Projets techniques variés

Bureau en centre de Paris

Télétravail possible jusqu'à 3 jours par semaine

Mutuelle d'entreprise

Frais de transport partagés (50%)

Tickets restaurant (60% pris en charge)

Qualifications

• Minimum 5 ans d'expérience en DataOps, DevOps ou Data Engineering.
• Compétences techniques avancées en CI/CD et Infrastructure as Code.
• Capacité à travailler avec des équipes variées.

Responsabilités

• Déploiement et maintien des pipelines de données robustes.
• Supervision de la qualité et sécurité des données dans les environnements Cloud.
• Automatisation du déploiement et des modèles de données.

Connaissances

CI / CD

Infrastructure as Code

Orchestration Tools

Data Processing Skills

SQL

Python

Data Quality

Communication Skills

Formation

5 ans d'expérience dans DataOps, DevOps ou Data Engineering

Expertise en data architecture

Outils

Terraform

Docker

Kubernetes

Airflow

Spark

Kafka

Description du poste

Au sein de notre Data Lab, en tant que Data Ops Engineer, vous jouez un rôle clé dans la fiabilité, l’automatisation et la performance des pipelines de données. Vous faites le lien entre les équipes Data Engineering, DevOps et les métiers pour assurer un accès fluide, sécurisé et optimisé aux données.

1. Déploiement et maintien des pipelines de données robustes (ETL / ELT) et environnements (intégration, recette, production).
2. Supervision de la qualité, la sécurité et la disponibilité des données dans les environnements Cloud (AWS / GCP / Azure).
3. Automatisation du déploiement des traitements et des modèles de données (CI / CD).
4. Participation à la définition et au suivi des standards DataOps (versioning, tests, documentation, etc.).
5. Collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science et IT pour garantir la scalabilité et la performance des solutions déployées.
6. Documentation des procédures, flux de données et configurations.

Vous jouez un rôle crucial dans le succès de nos clients et dans le développement de notre culture en France.

Compétences Techniques :

• Principes CI / CD (Github Actions, Gitlab CI, Azure DevOps) et Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes).
• Outils d’orchestration : Airflow, Azure Data Factory, GCP Composer, Databricks Workflow, etc.
• Outils de traitement de données : dbt, Spark, Kafka, etc.
• Compétences en SQL, Python.
• Compréhension des problématiques métiers autour de la donnée : data quality, sécurité, gouvernance.
• Capacité à collaborer avec des profils variés (techniques et non-techniques).

Expérience :

• Minimum 5 ans dans un environnement DataOps, DevOps ou Data Engineering, idéalement en cabinet de conseil sur des projets liés à nos expertises : data & IA use cases, data architecture.

Qualités personnelles :

• Autonomie, esprit d’équipe, excellentes compétences en communication et présentation, capacité à vulgariser ses résultats.
• Personne enthousiaste, dynamique, curieuse, rigoureuse, force de proposition et de conviction.
• Maîtrise de l’anglais appréciée.
• Passionné(e) par la data, curieux(se), innovant(e), collaboratif(ve).

Avantages :

• Projets techniques variés.
• Bureau en centre de Paris et Caen.
• Télétravail possible jusqu’à 3 jours par semaine.
• Mutuelle d’entreprise.
• Frais de transport partagés (50%).
• Tickets restaurant (valeur 10,83€, 60% pris en charge).

Contrat : CDI. Postes ouverts aux personnes en situation de handicap. Entretien avec le manager Data. Cas d’usage technique à relever.