En lien étroit avec les équipes Produit, DevOps, et Intégration, les principales missions sont :

1.    Fiabilisation, traitement et automatisation des données :

• Développer, maintenir et surveiller des pipelines de données robustes et scalables (batch ou temps réel avec Kafka)

• Intégrer les flux de données issus des différentes solutions (ex. SQOOL, Salesforce) pour alimenter les analyses métiers

• Garantir la qualité, la sécurité et la traçabilité des données traitées

• Participer à la définition et à l’implémentation des processus de data ingestion, transformation, stockage et exposition

• Contribuer à la constitution et à l’actualisation de l’entrepôt de données (data warehouse, DMP, etc.)

2.    Industrialisation et mise en production des projets data :

• Mettre en œuvre des pratiques CI/CD pour les projets data (tests, versioning, intégration, déploiement)

• Conteneuriser les traitements via Docker/Kubernetes et assurer leur orchestration

• Collaborer avec les autres intervenants Data pour mettre en production des modèles de machine learning ou d’analyse

• Optimiser les performances des traitements et orchestrations en environnement cloud

• Documenter les flux et procédures d’industrialisation

• Faire le lien entre les équipes Data et Devops

3.    Support, supervision et collaboration transverse :

• Assurer la disponibilité et la fiabilité des données nécessaires aux analyses

• Fournir un appui technique aux équipes Produit, Marketing ou SI pour l’accès ou l’exploitation des données

• Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques data (documentation, tests, monitoring, sécurité)

• Mettre en place des outils de supervision et d’alerte sur les traitements critiques

Vous avez une expérience de 3 à 4 ans sur un poste de DataOps, Data Engineer ou DevOps orienté data.

Vous maîtrisez la conception de pipelines de données et avez une bonne culture de la mise en production, ainsi que des notions en développement des modules en python (voir en Go serait un plus).

Vous êtes familier·ère avec les environnements cloud, l’automatisation et la conteneurisation.

Vous avez une bonne compréhension des problématiques de data quality et de supervision des traitements.

Vous êtes rigoureux·se, autonome, et doté·e d’un bon esprit d’analyse et de synthèse

Vous aimez travailler en transverse avec différents métiers : data science, produit, infrastructure, développement

Vous avez un intérêt pour les sujets d’impact, d’éducation ou d’expérience utilisateur.s