Ingénieur Dataops H/F - PROTECTIC

Créée en 1983 par deux ingénieurs, PROTECTIC est une société de Conseil indépendante, à taille humaine, spécialisée en ingénierie.

Son siège social est situé à Bièvres, au Sud-Ouest de Paris, près de la base aérienne de Villacoublay.

- PROTECTIC intervient sur des projets internationaux, principalement européens, dans les secteurs de l'industrie (aéronautique, espace, transport, énergie), des télécommunications et de la finance...
- PROTECTIC a toujours privilégié la proximité et le contact régulier et étroit avec ses clients et ses consultants.
- Clef de voute de la réussite et de la spécificité de PROTECTIC, le recrutement est à la base de la solidité de son capital technique.
- PROTECTIC investit sur une équipe à fort potentiel, en accordant beaucoup d'attention à la personnalité et aux qualités humaines de ses collaborateurs.
- PROTECTIC se positionne en partenaire attentif auprès de ses clients dont elle connait parfaitement les métiers et les attentes, et auxquels elle apporte son expertise pour mener à bien des projets de moyenne et longue durée.

Pour améliorer la visibilité et le développement de son activité de conseil dans les domaines de l'énergie et de la radioprotection, PROTECTIC a créé une entité entièrement dédiée au conseil en QHSE-RP.

Cette entité, nommée SEQUALE, a vu le jour en 2011.

Nous recherchons un ingénieur DataOps / Python pour assurer la maintenance opérationnelle, l'évolution et la supervision d'un système complet de récupération, traitement et mise à disposition de données scientifiques.

Vous interviendrez au coeur d'une chaîne de production critique, utilisée quotidiennement par des équipes de recherche et des plateformes d'observation scientifique.

Vos missions

Supervision & exploitation

- Assurer la surveillance quotidienne du système d'acquisition et de traitement des données.
- Détecter, diagnostiquer et corriger les anomalies (flux interrompus, données manquantes, erreurs de traitement).
- Garantir la continuité de service et la qualité des données mises à disposition.

Développement & automatisation

- Développer des scripts Python pour l'ingestion, le monitoring, la validation et la transformation des données.
- Mettre en place ou améliorer des outils de visualisation (Streamlit, web).
- Automatiser les tâches récurrentes et optimiser les performances.

Conteneurisation & industrialisation

- Maintenir et faire évoluer les environnements Docker et les pipelines CI/CD.
- Participer à l'industrialisation des applications existantes.

Diffusion & observatoires virtuels

- Intégrer des jeux de données dans des observatoires virtuels via API REST et protocoles standards.
- Contribuer à l'ingestion de données dans un cadriciel OAIS moderne (microservices, API).

Analyse & reporting

- Mettre en place des outils de statistiques d'accès (ElasticSearch/Kibana).
- Produire des rapports réguliers sur l'état du système et la qualité des données.

Compétences techniques recherchées

Indispensables

- Python 3, Bash Linux
- Développement de scripts d'ingestion, monitoring, automatisation
- Docker, Docker Compose
- API REST (FastAPI, Flask)
- PostgreSQL
- GitLab, CI/CD, SonarQube
- Supervision et exploitation de chaînes de production

Bonus appréciés

- ElasticSearch / Kibana
- Streamlit ou équivalent
- Connaissance des formats scientifiques (FITS, HDF5, XML, JSON)
- Expérience en projets spatiaux ou scientifiques
- Notions d'architecture OAIS ou systèmes d'archivage
- Anglais technique

Pourquoi nous rejoindre ?

- Travailler sur un système de données à fort impact scientifique.
- Participer à la fiabilité d'une chaîne de production utilisée par la communauté recherche.
- Évoluer dans un environnement technique moderne (Docker, API, CI/CD).
- Contribuer à des projets exigeants, stimulants et porteurs de sens.

Profil

- Ingénieur DataOps, data engineer ou développeur Python orienté production.
- À l'aise avec les environnements Linux, les pipelines de données et la supervision.
- Capable de travailler en autonomie sur un système critique.
- Rigueur, sens du diagnostic, goût pour les environnements scientifiques.