Expert data engineer / devops (it)

Contexte de la mission


Dans le cadre d?un programme structurant de modernisation du système d?information, nous recherchons un profil Data Engineer / DevOps senior pour renforcer une équipe existante.

La mission s?inscrit au c?ur du SI cible, au service de plusieurs applications critiques orientées data, intégration et services temps réel.
Le poste vise à industrialiser les chaînes DevOps et à structurer les flux Data Lake dans un environnement cloud native, fortement automatisé et orienté open source.

Démarrage souhaité : mai / juin


Localisation : Rive gauche bordeaux, nécessite un véhicule



Objectifs de la mission


Le rôle est double :

DevOps / Plateforme

Industrialisation et sécurisation des chaînes d?intégration et de déploiement


Standardisation des pratiques GitOps sur un socle Kubernetes multi?environnements


Renforcement de l?automatisation et de l?observabilité des plateformes applicatives et data



Data / Streaming

Accompagnement à la conception et à la standardisation des flux data temps réel


Structuration d?un Data Lake orienté streaming et lakehouse


Garantie de la performance, de la résilience et de la maintenabilité des flux



Domaines d?intervention & compétences clés


Socle Kubernetes & DevOps

Orchestration : Kubernetes (Namespaces, Ingress, RBAC)


GitOps : GitLab CI, Helm, ArgoCD


Observabilité : Grafana, Prometheus, Loki, Tempo


Sécurité CI/CD : SAST, DAST, Trivy


Environnements : OpenStack



Écosystème Data & Data Lake

Streaming & CDC : Kafka, Debezium


Processing : Spark SQL, Airflow


Lakehouse : Apache Iceberg


Query Engine : Trino (PrestoSQL)


Stockage objet : Ceph (ou équivalent)



Micro?services & APIs

Runtimes : Java / Quarkus, Python


API Management : Kong


Protocoles : MQTT (atout)


Optimisation des performances applicatives et data



Livrables attendus (exemples)


Socle & automatisation

Mise en place d?architectures ArgoCD (Application of Applications)


Catalogue de Charts Helm industrialisés


Bibliothèque de pipelines GitLab CI/CD standardisés et sécurisés



Data & Streaming

Provisionnement automatisé des clusters Kafka et connecteurs Debezium


Configuration optimisée de Trino sur stockage objet


Mise en place des DAGs Airflow pour l?orchestration des traitements



Documentation & MCO

Dashboards de supervision avancés


Rédaction du Dossier d?Architecture Technique (DAT)


Rédaction de Runbooks MCO / PRA


Définition de standards techniques et bonnes pratiques cloud native



Profil recherché


Expérience confirmée (5 à 8 ans minimum) en DevOps, Data Engineer ou Platform Engineer


Très bonne maîtrise de Kubernetes et des pratiques GitOps


Expérience concrète sur des plateformes Kafka et Data Lake


À l?aise dans des contextes SI complexes et structurants


Capacité à travailler en collaboration étroite avec équipes de développement, architectes et chefs de projet


Autonomie, rigueur, sens de l?industrialisation





Profil candidat:
Expérience confirmée (5 à 8 ans minimum) en DevOps, Data Engineer ou Platform Engineer


Très bonne maîtrise de Kubernetes et des pratiques GitOps


Expérience concrète sur des plateformes Kafka et Data Lake


À l?aise dans des contextes SI complexes et structurants


Capacité à travailler en collaboration étroite avec équipes de développement, architectes et chefs de projet


Autonomie, rigueur, sens de l?industrialisation