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Notre client, acteur majeur de la finance quantitative à Paris, renforce son équipe Data Reliability. Constituée il y a quatre ans et composée de 6 personnes (bientôt 7), cette équipe applique les principes du SRE au monde de la donnée : elle prend en charge l'ensemble des activités de support liées à la data afin de décharger les équipes de développement et de data engineering des problématiques de production. Environnement international (plus de 70 nationalités, bureaux à New York et Londres), pratiques de support structurées et process ITIL en place.
Missions
Assurer le support de production N2/N3 sur les domaines data : prise en charge des alertes et des incidents pendant le shift Paris, avec obligation de résultat
Investiguer et résoudre les problèmes de qualité de données : données manquantes, valeurs fausses ou nulles, incohérences entre systèmes
Explorer et analyser la donnée en Python (notebooks) et en SQL pour diagnostiquer les anomalies
Développer et maintenir des scripts de monitoring en Python pour détecter les anomalies en amont
Requêter la base Oracle centrale de l'écosystème (requêtes et jointures) ainsi que les autres sources de l'environnement hybride
Faire remonter et documenter les problématiques de données récurrentes, contribuer à leur traitement à la source avec les équipes data engineering
Contribuer aux pratiques de data reliability engineering de l'équipe : automatisation des tâches récurrentes, amélioration continue du monitoring et des procédures
Interagir au quotidien avec les data engineers, les développeurs et les chercheurs quantitatifs, en français et en anglais
Profil recherché
Compétences éliminatoires
Expérience confirmée en support de production N2/N3 : gestion d'incidents et d'alertes en environnement critique, process de support structurés (ITIL)
Python opérationnel : maîtrise de la syntaxe, des structures de contrôle et de l'algorithmique de base, avec un usage réel en investigation et en monitoring (validé par un test technique de 15 minutes sur Coderpad)
SQL : requêtes et jointures maîtrisées, en particulier sur base Oracle
Anglais professionnel courant : interactions quotidiennes avec des interlocuteurs non francophones, chercheurs et bureaux internationaux
Compétences fortement souhaitées
Expérience en data engineering, DataOps ou data quality : compréhension des pipelines et des mécanismes de production de la donnée, capacité à qualifier et diagnostiquer un problème de données
Connaissance des environnements cloud, AWS de préférence, et expérience d'un contexte hybride on-premise / cloud (migration en cours chez notre client)
Atouts
Connaissance fonctionnelle des instruments financiers (corporate actions, référentiels titres) : facilite les investigations, non bloquant
Tous types de données sont traités : aucune spécialisation sectorielle requise
Qualités attendues
Autonomie et rigueur dans la gestion d'incidents sous contrainte de temps
Sens du service et goût réel pour le run : le support est le cœur du poste, pas une étape de transition
Aisance relationnelle transverse (équipes techniques, métiers, chercheurs)
Environnement de travail
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