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Responsabilités principales :
• Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem)
• Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO)
• Automatiser le déploiement et la configuration IaC
• Administrer des environnements Airflow, Starburst …
• Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production.
• Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident.
• Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production.
Compétences clés :
- Techniques :
• Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift
• Databricks, Dataiku (connaissances avancées)
• Airflow, Starburst, Domino AI (un plus)
• Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD
• Scripting : Python, SQL, Shell, YAML
• Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana
• Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks)
- Métier & Soft skills :
• Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO)
• Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur
• Autonomie, sens des priorités et proactivité
• Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services.
Profil recherché :
• Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production.
• Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production
• Communication fluide et maitrise de l’anglais obligatoire pour un usage quotidien
Candidate profile
Responsabilités principales :
• Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem)
• Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO)
• Automatiser le déploiement et la configuration IaC
• Administrer des environnements Airflow, Starburst …
• Assurer la fiabilité, l’intégrité et la qualité de la plateforme en production.
• Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d’incident.
• Participer à la conception d’architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production.
Compétences clés :
- Techniques :
• Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift
• Databricks, Dataiku (connaissances avancées)
• Airflow, Starburst, Domino AI (un plus)
• Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD
• Scripting : Python, SQL, Shell, YAML
• Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana
• Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks)
- Métier & Soft skills :
• Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO)
• Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur
• Autonomie, sens des priorités et proactivité
• Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services.
Profil recherché :
• Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production.
• Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production
• Communication fluide et maitrise de l’anglais obligatoire pour un usage quotidien
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