Le poste Data Engineer / SRE Run & Observabilité des pipelines Data
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Opérations Run : supervision quotidienne des pipelines (Elastic Stack), gestion des alertes, résolution des incidents et organisation des post-mortems.
Observabilité : amélioration continue du monitoring et de l’alerting (Elastic Stack), fiabilisation des dashboards et ajustement des seuils d’alerte.
Industrialisation : revue et optimisation des processus d’inventaire, de delivery et de patching (GitLab/Jenkins, Docker/Kubernetes, Linux).
Gouvernance technique : maintien d’un registre d’ownership des pipelines (SLA, dépendances, documentation), suppression des orphelins, réduction de la dette technique.
Standardisation des déploiements : conteneurisation, gestion Git, modèles d’ingestion de données, coordination avec l’équipe Plateforme DAP/Kafka.
Transmission & mentoring : formation et accompagnement des Data Engineers sur les bonnes pratiques de fiabilité, de monitoring et de mise en production.
Profil recherché
Expérience : 4+ ans en Data Engineering ou Site Reliability Engineering (SRE) dans un environnement Data et/ou temps quasi réel.
Compétences techniques clés :
Elastic Stack (observabilité, monitoring, alerting)
Python, Kafka, PostgreSQL
Docker, Kubernetes, Linux
GitLab, Jenkins, Artifactory
Pratiques de production : gestion des SLA, runbooks (delivery, incidents, changements), patch management, sécurité opérationnelle.
Qualités personnelles : rigueur, sens de l’ownership, communication claire et efficace, capacité à travailler en transverse avec les équipes production, gouvernance et plateforme.
Environnement de travail
Garantir la fiabilité opérationnelle des pipelines et applications Data du secteur bancaire. Le consultant assurera le suivi du Run (supervision, alerting, gestion d’incidents), participera à l’industrialisation et à l’amélioration continue des processus de production, et contribuera à la réduction de la dette technique.
L’objectif est de renforcer la robustesse, la standardisation et la documentation des pratiques tout en accompagnant les Data Engineers sur les bonnes pratiques de fiabilité et de mise en production.
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