Lead Data Ingénieur et Dataops H/F - Fonction publique de l'État

Au sein des de l'équipe Data de la DNUM des Ministères de la Santé, du Travail et des Solidarités, vous participerez à la mise en place et à l'exploitation d'une infrastructure de données moderne, fiable et automatisée.

Vous déploierez des plateformes data, développerez et déploierez nos API, développerez des pipelines de données et serez le Tech Lead Data de nos plateformes de données.

Vos principales responsabilités seront les suivantes :

- Concevoir, développer et maintenir despipelines de données automatisés(ETL, orchestrateurs de données, etc)
- Déployer et maintenir desproduits de données(API REST, index de moteur de recherche, datamarts indexés)
- Contribuer à lasupervision des traitementset àl'observabilité des servicespar la mise en place de tableaux de bord et de mécanisme d'alertes
- Surveiller laqualité et la traçabilitédes traitements de données (tests, alertes, etc)
- Automatiser le déploiement des infrastructures et des traitements en s'appuyant sur les solutions CI/CD et d'infrastructure as code du Ministère
- Collaborer avec les équipesdata sciencepour l'industrialisation de modèleset la gestion des pipelines ML
- Garantir lasécurité et la conformité RGPDdes flux et services de données

Savoir-faire :

- Expérience confirmée eningénierie de données, DevOps ou DataOps
- Maîtrise dePython
- Maîtrise des bases de donnéesSQL(PostgreSQL, Microsoft SQL Server, etc),NoSQLet d'outils de recherche/indexation (Opensearch, Elasticsearc)
- Maîtrise de la modélisation et du développement d'API(FastAPI, Flask)
- Maitrise d'outils ETL (Talend, dbt, etc) et d'unorchestrateur(Airflow, Kestra)
- Maîtrise d'outilsCI/CD(GitLab, Jenkins) et d'infrastructures d'observabilité (Loki, Grafana)
- Pratique deML Ops(serving, retraining, monitoring de modèles)
- Pratique d'environnementsconteneurisés(Docker, Kubernetes)
- Sens aigu de laqualité des données, de latraçabilitéet de l'automatisation
- Esprit d'équipe, rigueur, et appétence pour les sujets d'industrialisation de la donnée
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Autres savoir-faire appréciés :

- Connaissance d'outils dedata observability
- Connaissance des principes du machine learning
- Expérience avecTerraformetSentry
- Connaissance des référentiels degouvernance de données(catalogue, RGPD, etc)

Savoir-être :

- Vous faites preuve de leadership technique
- Vous avez des capacités d'adaptation et d'implication
- Vous aimez travailler en équipe
- Vous souhaitez valoriser votre attachement au service public