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Le besoin en une phrase
Un profil faisant le pont entre le support applicatif de production et le data engineering, pour retirer aux équipes data engineering toutes les activités de support liées à la donnée.
Contexte de la mission
En tant que Support & Reliability Engineer, vous serez responsable de la gestion et de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les data engineers et les data scientists afin de garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents.
Support et opérations data : assurer le support de niveau 1 pour les domaines data, en gérant les alertes et les incidents pendant le shift de Paris.
Objectifs et livrables
Promouvoir les bonnes pratiques de support et la documentation
Agir en tant que garant (gatekeeper) du Data Release Management (processus CMRM) et du Data Reliability Management
Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison)
Mettre en place un monitoring proactif de la qualité, de l’intégrité et de la cohérence des données
Définir et faire appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, restauration, sécurité)
Automatisation et bonnes pratiques
Automatiser les tâches récurrentes liées aux données afin d’améliorer l’efficacité et de réduire les erreurs
Mettre en place un monitoring continu pour détecter les anomalies
Promouvoir les bonnes pratiques de développement axées sur la fiabilité des données
Collaboration transverse
Travailler avec les équipes de développement, les quant devs, les data engineers et les data scientists pour comprendre leurs besoins
Résoudre de manière collaborative les problèmes liés aux données
Apporter des conseils techniques sur la gestion des données, selon les meilleures pratiques
Profil recherché
Critères d'évaluation — 4 blocs
Bloc 1 — Support de production (éliminatoire)
Expérience N2/N3, habitude de gérer des incidents de production et des alertes. Pratiques de support et process connus, ITIL.
Bloc 2 — Python & SQL (éliminatoire)
Python : maîtrise de la syntaxe, des boucles, algorithmique de base. Usage en notebooks pour investiguer et monitorer — scripts de monitoring, exploration de la donnée.
SQL : requêtes et jointures. Grosse base Oracle qui va rester dans le paysage.
Bloc 3 — Data engineering / DataOps / data quality (préférence forte)
Comprendre et résoudre les problèmes de données : données manquantes, fausses, valeurs nulles. Aptitudes data eng / data ops pour interagir avec les équipes data engineering et remonter les problématiques rencontrées.
Bloc 4 — Cloud (préférence forte)
AWS de préférence. Expérience d'un environnement hybride on-prem / cloud — migration en cours.
Transverses
Anglais : niveau professionnel courant exigé. Interactions avec 70+ nationalités, chercheurs non francophones, bureaux New York et Londres.
Fonctionnel finance : connaissance des instruments financiers (corporate actions, listing de stocks) = vrai plus, non bloquant. Tous types de données traités.
Équipe
6 personnes, bientôt 7. Constituée depuis 2022 (4 ans). Applique les concepts du SRE au monde de la data — objectif affiché : faire de la data reliability engineering, pas seulement du support réactif.
Environnement de travail
Critères d'évaluation — 4 blocs
Bloc 1 — Support de production (éliminatoire)
Expérience N2/N3, habitude de gérer des incidents de production et des alertes. Pratiques de support et process connus, ITIL.
Bloc 2 — Python & SQL (éliminatoire)
Python : maîtrise de la syntaxe, des boucles, algorithmique de base. Usage en notebooks pour investiguer et monitorer — scripts de monitoring, exploration de la donnée.
SQL : requêtes et jointures. Grosse base Oracle qui va rester dans le paysage.
Bloc 3 — Data engineering / DataOps / data quality (préférence forte)
Comprendre et résoudre les problèmes de données : données manquantes, fausses, valeurs nulles. Aptitudes data eng / data ops pour interagir avec les équipes data engineering et remonter les problématiques rencontrées.
Bloc 4 — Cloud (préférence forte)
AWS de préférence. Expérience d'un environnement hybride on-prem / cloud — migration en cours.
Transverses
Anglais : niveau professionnel courant exigé. Interactions avec 70+ nationalités, chercheurs non francophones, bureaux New York et Londres.
Fonctionnel finance : connaissance des instruments financiers (corporate actions, listing de stocks) = vrai plus, non bloquant. Tous types de données traités.
Équipe
6 personnes, bientôt 7. Constituée depuis 2022 (4 ans). Applique les concepts du SRE au monde de la data — objectif affiché : faire de la data reliability engineering, pas seulement du support réactif.
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