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Nous recherchons pour notre client, un consultant DBRE (Database Reliability Engineer) seniors. Ils rejoindront la DSI, dans l'équipe en charge des environnements d'exécution système et applicatifs (Microsoft, Linux, bases de données et middleware). Le pôle DBA garantit le service sur un périmètre large et hétérogène : Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, serveurs d'applications Tomcat et Oracle Application Server, serveurs web Apache. Il assure le support N2/N3, l'expertise (audit, tuning, migrations) et l'industrialisation des pratiques. La charge augmente et l'organisation se transforme vers le DevOps. L'équipe renforce donc ses compétences pour construire une plateforme automatisée de gestion complète du cycle de vie des SGBD : déploiement, supervision, résilience et maintenance, dans une logique DevOps, GitOps et Infrastructure as Code. Profil recherché Nous recherchons un DBA expérimenté qui a évolué vers l'automatisation avancée, ou un SRE spécialisé bases de données. Il a la culture du « Everything as Code » et veut participer à l'industrialisation de très nombreux environnements. Descriptif du poste Au sein du pôle DBA, en lien étroit avec les équipes DevOps, Cloud et Sécurité, vos missions seront de : Automatiser les déploiements, mises à jour, patchs et opérations de maintenance des bases de données au moyen de pipelines CI/CD. Concevoir et mettre en œuvre un provisioning standardisé pour PostgreSQL, Oracle, SQL Server et MongoDB. Développer et maintenir les pipelines et les outils internes d'automatisation (Ansible, Terraform, Python…). Définir et diffuser les bonnes pratiques de fiabilité, disponibilité, performance et sécurité des environnements de bases de données. Contribuer à l'observabilité (logs, métriques, alerting) et au monitoring avancé. Participer à la définition des stratégies de haute disponibilité, de sauvegarde/restauration et de PRA. Intervenir en expertise N2/N3 sur les incidents critiques, ainsi que sur des sujets d'audit, de tuning et de migration. Documenter et capitaliser (modes opératoires, procédures), assurer une veille technologique et proposer des axes d'amélioration continue.

Détailler, mettre en œuvre et piloter le plan de migration Data Achats selon la stratégie et le planning définis. Piloter et accompagner 2 ETP déjà présents sur le projet. Animer les ateliers avec les équipes métiers afin de définir les règles de gestion et de transformation des données. Identifier et analyser les écarts entre les différentes sources de données. Définir les mappings et règles de transformation vers les référentiels cibles. Paramétrer l'usine de migration / Migration Fabric. Réaliser les phases de tests, ajustements, itérations et validation. Garantir la qualité des données avant et après migration. Organiser les différentes vagues de migration en coordination avec le planning projet. Assurer la conservation de l'historique nécessaire au reporting avec les nouveaux référentiels communs. Garantir la traçabilité des transformations et des règles appliquées. Mettre en place une démarche d'amélioration continue entre les vagues de migration. Garantir l'application des règles Data et de sécurité du groupe. Concevoir le modèle de données cible. Mettre en place les reportings BI nécessaires au pilotage de l'activité Achats. Développer / faire évoluer les reportings Power BI, avec environ 40 à 45 indicateurs couvrant l'ensemble du processus Achats. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IT, métiers et projet. Compétences techniques: Indispensables: - Expertise en migration de données, idéalement dans le domaine Achats - Python – Confirmé - SQL – Confirmé - Modélisation de bases de données – Expert - Power BI / Data Visualization – Expert - Azure Data Factory / environnement Azure Data Platform – Confirmé - Expérience des projets de transformation Data complexes - Maîtrise des problématiques de mapping, transformation et qualité des données - Expérience dans la mise en œuvre de plans de migration et de stratégies de bascule Très appréciées: - Ivalua, notamment S2CP / S2CP2P - Expérience de migration vers Ivalua v182 - Connaissance des données et processus Achats / Procurement - Expérience SAP et/ou Oracle - Connaissance de Migration Fabric

Le contexte Dans le cadre de l'exploitation et de la fiabilisation de plateformes Data, nous recherchons un(e) Ingénieur DataOps afin d'accompagner l'un de nos clients sur des enjeux de disponibilité, de cohérence et de maintien en conditions opérationnelles des environnements Data. Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🛡️ Assurance Organisation : Tu travailleras en collaboration avec les équipes de développement Data, de production et les clients des produits Data, sous la responsabilité du responsable des environnements. Enjeux : Garantir la disponibilité et la fiabilité des environnements hors production (DEV, RCT, PREPROD), assurer la bonne exécution des traitements Data et contribuer à l'automatisation des opérations techniques. Ce que tu feras concrètement Dans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Réaliser les opérations de refresh des données sur les différents environnements et assurer leur cohérence. ➞ Effectuer les installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle et scripts Shell. ➞ Assurer la synchronisation des environnements en contrôlant les versions applicatives, logicielles, configurations et paramétrages. ➞ Construire et maintenir des dashboards de monitoring afin de suivre les exécutions, les volumes et les indicateurs des environnements. ➞ Développer et automatiser des outils et scripts pour contrôler les écarts entre environnements, valider les installations et les refresh, et vérifier la cohérence des bases de données. ➞ Assurer le maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi des batchs OPCON et relance des traitements. ➞ Mettre en place et assurer le suivi de l'alerting et du reporting. Ton environnement Technologies : Oracle PL/SQL, Scala, Spark, Hadoop, MongoDB, Google Cloud. Outils : OPCON, Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK), Git, Shell Linux. Méthodologies : Exploitation et maintien en conditions opérationnelles, automatisation des procédures, monitoring et observabilité.

Ingénieur de production Vitrolles Septembre SQL, Oracle, MongoDB, PostgreSQL, MariaDB. Scripting : Shell/KSH, Python. Infrastructure et systèmes : Linux, Unix, Kubernetes, OpenStack, KVM, AWS. Middleware : Kafka, Tomcat, Nginx, Node.js, Hazelcast. DevOps et déploiement : Git, GitLab CI/CD, Helm, Terraform, SaltStack, Ansible, Rancher. Observabilité : Grafana, Prometheus, Loki, Alerta. Ordonnancement et ETL : Control-M, PowerCenter. Synthèse de la mission Dans un contexte DevOps, la mission consiste à assurer le maintien en conditions opérationnelles des applications de la verticale « Clients » Les principales activités sont : Exploitation et supervision des applications afin de garantir leur disponibilité et la continuité de service. Homologation et mises en production des applications, notamment en préproduction (VABFO). Gestion opérationnelle des incidents, problèmes, changements et configurations selon les processus ITIL. Développement et maintenance des pipelines et des outils de déploiement. Automatisation et amélioration continue des environnements et des services applicatifs. Suivi et reporting auprès du manager opérationnel. Compétences techniques requises Bases de données : SQL, Oracle, MongoDB, PostgreSQL, MariaDB. Scripting : Shell/KSH, Python. Infrastructure et systèmes : Linux, Unix, Kubernetes, OpenStack, KVM, AWS. Middleware : Kafka, Tomcat, Nginx, Node.js, Hazelcast. DevOps et déploiement : Git, GitLab CI/CD, Helm, Terraform, SaltStack, Ansible, Rancher. Observabilité : Grafana, Prometheus, Loki, Alerta. Ordonnancement et ETL : Control-M, PowerCenter. Qualités personnelles Esprit d'équipe et rigueur. Esprit d'analyse et capacité de synthèse. Curiosité technologique et volonté d'apprendre. Bonne gestion du stress en environnement de production. Capacité à communiquer et à rendre compte.