Expert DevOps / Data Engineer (H/F)

FICHE DE POSTE

Expert Data Engineer / DevOps

1. Contexte de la mission

Dans le cadre d’un programme structurant de modernisation du système d’information, nous recherchons un profil Data Engineer / DevOps senior pour renforcer une équipe existante.

La mission s’inscrit au cœur du SI cible, au service de plusieurs applications critiques orientées data, intégration et services temps réel.
Le poste vise à industrialiser les chaînes DevOps et à structurer les flux Data Lake dans un environnement cloud native, fortement automatisé et orienté open source.

2. Objectifs de la mission

Le rôle est double :

DevOps / Plateforme

  • Industrialisation et sécurisation des chaînes d’intégration et de déploiement
  • Standardisation des pratiques GitOps sur un socle Kubernetes multi‑environnements
  • Renforcement de l’automatisation et de l’observabilité des plateformes applicatives et data

Data / Streaming

  • Accompagnement à la conception et à la standardisation des flux data temps réel
  • Structuration d’un Data Lake orienté streaming et lakehouse
  • Garantie de la performance, de la résilience et de la maintenabilité des flux

3. Domaines d’intervention & compétences clés

Socle Kubernetes & DevOps

  • Orchestration : Kubernetes (Namespaces, Ingress, RBAC)
  • GitOps : GitLab CI, Helm, ArgoCD
  • Observabilité : Grafana, Prometheus, Loki, Tempo
  • Sécurité CI/CD : SAST, DAST, Trivy
  • Environnements : OpenStack

Écosystème Data & Data Lake

  • Streaming & CDC : Kafka, Debezium
  • Processing : Spark SQL, Airflow
  • Lakehouse : Apache Iceberg
  • Query Engine : Trino (PrestoSQL)
  • Stockage objet : Ceph (ou équivalent)

Micro‑services & APIs

  • Runtimes : Java / Quarkus, Python
  • API Management : Kong
  • Protocoles : MQTT (atout)
  • Optimisation des performances applicatives et data

4. Livrables attendus (exemples)

Socle & automatisation

  • Mise en place d’architectures ArgoCD (Application of Applications)
  • Catalogue de Charts Helm industrialisés
  • Bibliothèque de pipelines GitLab CI/CD standardisés et sécurisés

Data & Streaming

  • Provisionnement automatisé des clusters Kafka et connecteurs Debezium
  • Configuration optimisée de Trino sur stockage objet
  • Mise en place des DAGs Airflow pour l’orchestration des traitements

Documentation & MCO

  • Dashboards de supervision avancés
  • Rédaction du Dossier d’Architecture Technique (DAT)
  • Rédaction de Runbooks MCO / PRA
  • Définition de standards techniques et bonnes pratiques cloud native

5. Profil recherché

  • Expérience confirmée (5 à 8 ans minimum) en DevOps, Data Engineer ou Platform Engineer
  • Très bonne maîtrise de Kubernetes et des pratiques GitOps
  • Expérience concrète sur des plateformes Kafka et Data Lake
  • À l’aise dans des contextes SI complexes et structurants
  • Capacité à travailler en collaboration étroite avec équipes de développement, architectes et chefs de projet
  • Autonomie, rigueur, sens de l’industrialisation

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Bordeaux

Devops Data Engineer

Public

500€ / jour

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    • ⚙️ Architecture microservices
    • 🔗 Intégration API moderne
    • 🚀 Déploiement automatisé
    • ⚡ Performance optimisée

    Développement Multi-langages
    Solutions Multi-plateformes

    Technologies Web

    💻 JavaScript, React, Angular, Vue.js pour des applications web modernes et performantes.

    Mobile Natif & Hybride

    📱 iOS, Android, React Native, Flutter pour une présence mobile optimale sur tous les appareils.

    Backend Robuste

    🖥️ Java, .NET, Python, Node.js avec architectures cloud-native et microservices.

    Le nettoyage de données : 

    • La qualité des données conditionne la réussite des projets data/IA : sans données fiables, les modèles coûtent cher, deviennent fragiles et produisent des décisions discutables.
    • Le nettoyage est un levier de rentabilité : il réduit les erreurs, accélère les analyses et sécurise les outils de pilotage (reportings, KPI).

    Notre processus : 

    • 1) Cadrer & cartographier — comprendre les sources, les flux, les règles métier et où se créent les incohérences.
    • 2) Nettoyer & standardiser (avec l’IA) — automatiser la détection/correction (doublons, formats, valeurs manquantes, anomalies) pour industrialiser le traitement.
    • 3) Fiabiliser les usages — rétablir ou stabiliser les reportings et indicateurs pour piloter sans rupture.
    • 4) Pérenniser avec la gouvernance — mettre des règles, des contrôles et un cadre de responsabilité pour éviter que la donnée se “re-salisse”.
    • 5) Sécuriser les transformations — le processus est particulièrement positionné avant et après des migrations : préparation pour migrer sereinement, puis stabilisation post-migration.

    Résultat attendu : 

    • Des données fiables dans la durée, des décisions plus rapides, moins d’incidents, et un meilleur ROI sur les projets data/IA.