Ingénieur Dataops - Production H/F - collectivite

Information importante

Type de contrat: Freelance

Taux journalier : Salaire selon profil

Localisation : Paris, France

Date de démarrage :

2 à 4 semaines

Mode de travail : Hybride

Publié le : 19 juin 2026

Le besoin

Contexte

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif de garantir la fiabilité, la performance et l'industrialisation des solutions data au sein de l'équipe OPS (ITOps / SRE).

Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d'architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud ... à la mise en production jusqu'à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production.

Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA d'une grande entreprise du secteur assurance.

Missions

- Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem)
- Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO)
- Automatiser le déploiement et la configuration IaC
- Administrer des environnements Airflow, Starburst ...
- Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production
- Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d'incident
- Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production

Compétences clés

Techniques :

- Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift
- Databricks, Dataiku (connaissances avancées)
- Airflow, Starburst, Domino AI (un plus)
- Automatisation & IaC : Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD
- Scripting : Python, SQL, Shell, YAML
- Observabilité & Monitoring : ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana
- Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks)

Métier & Soft skills :

- Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définition des indicateurs pertinents (SLI/SLO)
- Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur
- Autonomie, sens des priorités et proactivité
- Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services

Expérience dans l'environnement de la prestation

- 6 ans et plus
- Conception et mise en oeuvre des architectures de production pour les nouveaux projets
- Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour sur l'intégralité de la plateforme
- Design et implémentation de scripts pour les besoins du DEV, en support des ingénieurs OPS affectés aux projets Agiles
- Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning)
- Pilotage de la mise à niveau des infrastructures et gestion des impacts
- Mise en oeuvre des bonnes pratiques DevOps et intégration continue : installation, configuration et divers paramétrages
- Alimentation du backlog des services de production (CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des ingénieurs OPS
- Connaissance des environnements de production et containers
- Apport d'expertise autour de la pratique DevOps
- Connaissance de l'intégration continue
- Connaissance des infrastructures / serveurs / OS / base de données / flux / firewall
- Connaissance en infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) privé ou public
- Maîtrise de l'ordonnancement (schedulers)
- Connaissance des pratiques Agile et DevOps
- Connaissance de l'intégration continue (Continuous Integration) : outil de gestion de versions, référentiel du code source (GitLab, Bitbucket, ...), référentiel binaires (Nexus, Artifactory...), orchestration (Jenkins, ...)
- Connaissance de la livraison continue (Continuous Delivery) : gestion de configuration d'environnement, déploiement, infrastructure as code (Ansible, Puppet, Chef)
- Connaissance des processus et outils du Time2fix et Time2repair

Profil recherché
- Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production
- Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production
- Communication fluide et maîtrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien
- 6 ans et plus d'expérience dans la conception et mise en oeuvre des architectures de production
- Connaissance des outils de configuration et d'automatisation (Ansible, Terraform, Helm, Git, ArgoCD)
- Compétences en scripting : Python, SQL, Shell, YAML
- Connaissance des environnements de production et containers (Linux RHEL, Docker, Kubernetes/OpenShift)
- Maîtrise des pratiques DevOps et intégration continue (CI/CD, Jenkins, GitLab, Bitbucket)
- Connaissance des infrastructures cloud (IBM Cloud, Azure) et des concepts IaaS, PaaS
- Compétences en observabilité et monitoring (ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana)
- Capacité d'analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définition d'indicateurs pertinents (SLI/SLO)
- Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur
- Autonomie, sens des priorités et proactivité
- Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes