Ingénieur.e DevOps/DataOps

UNIVERSITÉ GUSTAVE EIFFEL; Champs-sur-Marne; Sur place; EUR 70 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

L'Université Gustave Éiffel, via le laboratoire LASTIG, recherche un ingénieur DevOps/DataOps pour assurer la stabilité, la sécurité et la performance d'une plateforme Big Data dédiée à la recherche scientifique. Vous travaillerez sous Kubernetes et contribuerez à l’évolution de l’écosystème data.

Vous déployez et maintenez Spark, Kafka, JupyterHub, Trino et PostgreSQL, automatisez les déploiements (GitLab CI, ArgoCD, Terraform, Helm, Kustomize) et assurez la traçabilité et la gouvernance des

Qualifications

• Expérience en DevOps/DataOps dans un contexte Big Data ou recherche.
• Maîtrise des environnements Kubernetes et des outils CI/CD.
• Connaissance des principes GitOps et Infrastructure as Code (GitLab CI, ArgoCD, Terraform, Ansible, Helm, Kustomize).
• Compréhension des enjeux de performance et de gouvernance des données.

Responsabilités

• Maintenir la plateforme Big Data: disponibilité, fiabilité, sécurité et performance des services.
• Administrer et faire évoluer les composants Kubernetes selon les besoins.
• Déployer et maintenir l'écosystème Data: Spark, Kafka, JupyterHub, Trino, OpenMetadata, dbt, MinIO, PostgreSQL.
• Automatiser déploiement et configuration et renforcer GitOps, CI/CD et IaC.
• Superviser la plateforme, gérer les alertes et améliorer l’observabilité.
• Diagnostiquer incidents et optimiser les performances; accompagner les utilisateurs et documenter.

Connaissances

Kubernetes

Docker

CI/CD

GitOps

Infrastructure as Code

Observabilité

Outils

Spark

Kafka

JupyterHub

Trino

OpenMetadata

dbt

MinIO

PostgreSQL

Description du poste

Pour assurer le maintien en conditions opérationnelles et l'évolution d'une plateforme Big Data dédiée à la recherche scientifique, le laboratoire LASTIG recherche un. ingénieur.e DevOps/DataOps.

Utilisée par chercheurs, data scientists et équipes techniques pour traiter et valoriser des données à grande échelle, cette plateforme repose sur Kubernetes et un écosystème Data moderne.

Vous en garantirez la stabilité, la sécurité et la performance, tout en accompagnant les utilisateurs au quotidien.

• Maintenir en conditions opérationnelles la plateforme : disponibilité, fiabilité, sécurité et performance des services
• Administrer et faire évoluer les composants Kubernetes selon les besoins scientifiques, techniques et organisationnels
• Déployer et maintenir l'écosystème Data : Spark, Kafka, JupyterHub, Trino, OpenMetadata, dbt, MinIO, PostgreSQL
• Automatiser déploiement et configuration (Helm, Kustomize, GitLab CI, ArgoCD, Argo Workflows /Events) et renforcer les pratiques GitOps, CI/CD et Infrastructure as Code
• Superviser la plateforme, gérer les alertes et améliorer l'observabilité
• Diagnostiquer et résoudre incidents et problèmes de performance ; optimiser les usages des outils Data
• Accompagner les utilisateurs (prise en main, support) et produire la documentation technique et les guides
• Garantir reproductibilité, gouvernance et traçabilité ; gérer droits et accès (Keycloak, RBAC, namespaces)
• Proposer des améliorations de robustesse, d'ergonomie et de qualité de service
• Expérience en environnement universitaire, laboratoire ou infrastructure de recherche
• Expérience en DevOps/DataOps, Cloud ou administration Kubernetes ; bonne connaissance des environnements Big Data / calcul distribué
• Maîtrise de Kubernetes, Docker, CI/CD, GitOps et Infrastructure as Code (GitLab CI, ArgoCD, Terraform, Ansible, Helm, Kustomize)
• Compréhension des enjeux de performance et tuning (Spark, Trino, Kafka, MinIO, PostgreSQL)
• Usages scientifiques (notebooks, workflows de données, Python/R, calcul distribué) ; expérience JupyterHub, Spark, Trino, stockage objet
• Connaissance des principes FAIR, de la gestion des métadonnées et du RGPD

Nos recrutements sont fondés sur les compétences, sans distinction d'origine, d'âge ou de genre et tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Contractuels uniquement.