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<h3>1. Contexte</h3>L’entreprise renforce son dispositif autour de la donnée afin de consolider, gérer et valoriser son patrimoine data, considéré comme un actif stratégique. L’objectif est de maintenir et faire évoluer une plateforme data centralisée, sécurisée et performante, au service des usages data et analytics de l’ensemble des directions métier.La plateforme s’appuie sur un datalake hébergé sur AWS, des jobs de transformation et de production de données (Scala/Spark), ainsi qu’un environnement Dataiku pour le traitement et la mise à disposition des données.<h3>2. Description du besoin</h3>Dans ce cadre, l’entreprise recherche un Ingénieur Production Data intervenant à l’intersection des enjeux Infra / DevOps / Big Data, en lien étroit avec les architectes cloud, tech leads et data engineers.Missions principalesAdministration et maintien en conditions opérationnelles :<ul><li>Administrer les composants Dataiku et CloudBeaver (installation, configuration, monitoring, sauvegardes, montées de version).</li><li>Assurer la disponibilité et l’évolution de l’environnement analytics et data science (DSS, Fleet Manager, Spark sur EKS).</li><li>Accompagner les utilisateurs dans l’industrialisation de leurs projets et la mise en œuvre des bonnes pratiques.</li></ul>Support et expertise technique :<ul><li>Gérer et résoudre les incidents impactant la plateforme.</li><li>Conseiller les équipes data (engineering, science, BI) sur les choix d’implémentation et d’architecture.</li><li>Réaliser des audits techniques, analyses de performance (requêtes SQL, jobs Spark, fonctions Lambda, etc.) et POC.</li></ul>Évolution de l’infrastructure :<ul><li>Évaluer l’infrastructure existante et proposer une modernisation progressive vers des solutions cloud-natives (PaaS, SaaS, Serverless).</li><li>Intégrer les pratiques DevOps (IaC, CI/CD, automatisation) et FinOps.</li><li>Développer et mettre en œuvre de nouveaux patterns d’acquisition et de traitement des données (micro-batch, streaming, event-driven).</li></ul><h3>3. Profil recherché</h3>Ce poste requiert une expérience solide dans les environnements Cloud AWS et Big Data, avec une forte appétence pour la fiabilité, l’automatisation et la performance des systèmes de données.Compétences techniques<ul><li>Maîtrise avancée de l’environnement AWS :<ul><li>Services Data &amp; Analytics (Athena, Glue, Glue Data Catalog).</li><li>Services de compute (EC2, Lambda, EKS).</li><li>Gestion de conteneurs (EKS, ECR).</li><li>Frameworks distribués (Spark sur EMR) et traitements temps réel (Kinesis, MSK).</li><li>Sécurité (IAM, KMS, ACM, LakeFormation, etc.).</li></ul></li><li>Bonne maîtrise de Dataiku DSS et de son intégration avec AWS (Glue, S3, Athena, EKS).</li><li>Connaissance des outils d’orchestration (Airflow) et d’automatisation (GitLab CI, Terraform, Packer).</li><li>Bonnes pratiques d’architecture de données et d’infrastructure (modélisation, observabilité, sécurité, coûts).</li><li>Langages : SQL, Python, Bash/Shell pour l’automatisation et l’orchestration.</li></ul>Compétences relationnelles et méthodologiques<ul><li>Capacité à documenter et formaliser les travaux (Word, Confluence, diagrammes, etc.).</li><li>Collaboration étroite avec des équipes pluridisciplinaires dans un environnement Agile/Scrum.</li><li>Aptitude à vulgariser et communiquer avec des profils techniques et non techniques.</li><li>Rigueur, autonomie, sens du service et esprit d’équipe.</li></ul>Expérience souhaitée<ul><li>5+ ans d’expérience en architecture ou exploitation de plateformes data dans le cloud.</li><li>3+ ans d’expérience sur les services Data &amp; Analytics AWS.</li><li>Pratique confirmée de Spark, EMR, Kinesis, MSK.</li><li>Maîtrise de GitLab CI, Terraform et DSS.</li><li>Certifications AWS appréciées.</li></ul>

Ingénieur Production Data

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