Intégré(e) à la Squad DataOps et managé(e) par le Lead Data & Infra, tu es responsable de la fiabilité et de la performance des pipelines de données en production chez nos clients.

Ton rôle est clé dans la montée en maturité du Run DataOps : tu assures la stabilité des connecteurs en production, renforces la robustesse des traitements existants et contribues à mettre en place progressivement les standards d’exploitation des flux data en lien avec les équipes Build, Produit et CSM.

Tu interviens avec trois objectifs clés :

• sécuriser durablement les flux de données en production

• réduire significativement les incidents et les temps de résolution

• contribuer à structurer le Run DataOps et la transition entre Build et Run

🔄 Exploitation & fiabilité des pipelines

• Assurer l’exploitation quotidienne des connecteurs et pipelines en production (+100 exécutions quotidiennes).

• Investiguer et résoudre les incidents complexes sur les flux existants.

• Optimiser la performance et la fiabilité des traitements.

• Renforcer la supervision, l’alerting et les contrôles qualité automatisés.

• Participer à la mise à jour des runbooks et procédures opérationnelles du Run DataOps.

🔁 Structuration du Run & amélioration continue

• Contribuer à définir et mettre en place les standards du Run DataOps : exploitabilité des pipelines, handover Build → Run outillé, runbooks opérationnels et critères de mise en production data.

• Automatiser les opérations du Run et participer à la réduction de la dette technique sur les connecteurs en production.

• Faire remonter les signaux faibles observés en production vers les équipes Build et Produit afin d’améliorer durablement la plateforme.

• Apporter un appui technique ponctuel aux CSM et au Produit, et intervenir si nécessaire lors d’échanges techniques avec des équipes IT clientes.

🔧 Hard skills

• 4 à 6 ans d’expérience en Data Engineering, idéalement avec une forte exposition à des environnements de production.

• Très bonne maîtrise de Python pour le développement de pipelines, scripts d’exploitation et debugging.

• Solide pratique du SQL pour l’investigation et l’analyse de données.

• Expérience avec un orchestrateur de workflows (Airflow ou équivalent).

• Habitué(e) à intervenir sur des systèmes data en production chez des clients finaux, y compris en environnements on-premise.

• Connaissances solides des environnements Linux et des outils de conteneurisation (Docker).

• À l’aise avec l’analyse de logs, métriques et alertes pour diagnostiquer des incidents.

➕ Bonus appréciés

• Exposition à des environnements réglementés (santé, finance, secteur public…).

• Connaissance d’OpenSearch / Elasticsearch.

• Familiarité avec des standards en données médicales (OMOP, FHIR ou équivalent).

🧠 Soft skills

• Très orienté(e) fiabilité opérationnelle et satisfaction client.

• Structuré(e), rigoureux(se), capable d’investiguer en profondeur.

• À l’aise pour travailler en transverse avec Produit, CSM, Infra et équipes Data.

• Capable de prioriser efficacement dans un contexte de production active.

• Proactif(ve), avec une vraie culture d’amélioration continue.

• À l’aise dans des environnements en construction, avec envie de faire progresser les pratiques.

🛠️ Stack & environnement

Tu évolueras dans un environnement technique comprenant notamment :

• Python / pandas

• Airflow

• PostgreSQL / SQL

• OpenSearch

• Docker / Docker Compose

• Premier échange pour faire connaissance, comprendre ton parcours et tes attentes.

• Entretien technique avec le Lead Data et un Data Engineer, incluant un test technique à réaliser chez toi.

• Entretien de fit avec la CTO et la Product Manager.

• Entretien final avec le CEO.