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DataOps Senior H/F
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5 h
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Senior Cloud/Backend Software Engineer (H/F)
Netatmo —Boulogne-Billancourt (92)
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Senior AI Platform Engineer (X/F/H) - secteur Banque Finance, LaDefense,PA-Del Pyramide, Paris, France | Cognizant Careers
Cognizant —Paris (75)
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Consultant Data Engineer Azure / Databricks Senior (IT) / Freelance
ABSIS CONSEIL —La Défense (92)
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Experte/Expert Data Science / Data Engineering - Secteur Défense
Capgemini Sogeti —Issy-les-Moulineaux (92)
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Data Analyst Data & AI Senior - F/H - CDI
Talan —Paris (75)
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Senior Consultant.e – Data & AI engineer (H/F)
Wavestone —Puteaux (92)
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Docaposte —Neuilly-sur-Seine (92)
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Sr System Program Developer II
SBS —Courbevoie (92)
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DataOps Senior H/F

ADONYS -
Paris (75)

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Détails de l'emploi

CDI
De 40 000 € à 60 000 € par an
Il y a 5 heures

Qualifications

Informatique
Spark
UNIX
Master
Bash
SQL
Docker
Linux
Kafka
Shell scripting
Hadoop

Description complète du poste

ContexteAu sein du département Data Technology, le DataOps Senior H/F joue un rôle central dans la fiabilité, la disponibilité et la performance des plateformes de données de l'entreprise. Véritable garant des opérations data, il assure le bon fonctionnement des pipelines de données critiques et contribue à l'amélioration continue des processus de gestion des données.

Dans un environnement exigeant et à forts enjeux, notamment en contexte financier, le DataOps collabore étroitement avec les équipes de développement, les Data Engineers, les Quant Developers, les Data Scientists et les équipes métier afin de garantir la qualité et la disponibilité des données utilisées pour les activités stratégiques de l'entreprise.

Missions principalesSupport Data & OpérationsAssurer le support de niveau 1 sur les plateformes et services data.

Superviser les traitements de données et assurer leur disponibilité.

Gérer les alertes, incidents et problèmes en respectant les niveaux de service définis.

Effectuer l'analyse des causes racines (RCA) et coordonner les actions correctives.

Participer aux cellules de crise lors d'incidents majeurs.

Garantir la qualité de la documentation opérationnelle.

Être le point de contact privilégié pour la gestion des releases et changements dans le cadre du processus CMRM.

Veiller au respect des procédures d'exploitation et des standards de production.

Gestion de la Fiabilité des DonnéesConcevoir, maintenir et optimiser des pipelines de données robustes, fiables et évolutifs.

Assurer le bon fonctionnement des flux de collecte, stockage, transformation et distribution des données.

Mettre en place des mécanismes de surveillance de la qualité, de la cohérence et de l'intégrité des données.

Identifier proactivement les anomalies et mettre en ?uvre les actions correctives adaptées.

Garantir la disponibilité des données critiques pour les utilisateurs métiers.

Définir et appliquer les politiques de sauvegarde, restauration et continuité d'activité.

Contribuer aux initiatives de gouvernance des données.

Automatisation & Excellence OpérationnelleAutomatiser les tâches récurrentes afin de réduire les risques opérationnels et les interventions manuelles.

Développer et maintenir des scripts et outils d'exploitation.

Améliorer les capacités de monitoring, d'observabilité et d'alerting.

Participer à la mise en place d'indicateurs de performance et de qualité des données.

Contribuer à l'amélioration continue des processus DataOps et DevOps.

Favoriser l'adoption des bonnes pratiques de développement orientées fiabilité et maintenabilité.

Collaboration et Accompagnement TechniqueCollaborer avec les équipes de développement, Data Engineering, Quant Development et Data Science.

Participer aux projets d'évolution des plateformes de données.

Accompagner les équipes dans la résolution des incidents complexes.

Apporter son expertise sur les architectures de données et les pratiques de gouvernance.

Participer aux revues techniques et aux analyses d'impact.

Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques au sein de l'organisation.

Compétences techniques requisesLangages & DéveloppementPython

SQL avancé

Shell Scripting (Bash, Korn Shell, Unix Shell)

Data EngineeringConception et maintenance de pipelines de données

ETL / ELT

Data Quality Management

Data Governance

Data Lineage

Monitoring et Observabilité

Cloud & InfrastructureAWS

Linux / Unix

Gestion des environnements de production

CI/CD

Technologies appréciéesApache Spark

Apache Kafka

Airflow

Databricks

Docker

Kubernetes

Snowflake

Hadoop Ecosystem

Profil candidat:
FormationBac +3 à Bac +5 en Informatique, Data Engineering, Génie Logiciel ou domaine équivalent.

ExpérienceMinimum 5 années d'expérience dans l'un des domaines suivants :

DataOps

Data Engineering

Support applicatif ou production

Exploitation de plateformes data critiques

Connaissances métiersBonne compréhension des environnements financiers.

Connaissance des contraintes réglementaires et opérationnelles liées à la gestion des données.

Sensibilité aux problématiques de risque, de conformité et de gouvernance.

Qualités personnellesNous recherchons un collaborateur :
Autonome et proactif.

Doté d'un excellent esprit d'analyse.

Rigoureux et orienté résultats.

Capable de gérer les priorités dans un environnement exigeant.

Reconnu pour ses qualités relationnelles et sa communication.

Force de proposition dans l'amélioration des processus.

Capable d'interagir avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels.

Possédant un fort sens du service et de la satisfaction utilisateur.

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