Ingénieur DataOps
HAYS FranceSaaS B2BPubliée il y a 2 semaines
400 €/j
- Lieu
- Nanterre · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 4 novembre 2026
- Expérience
- Séniorité non précisée
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe dans la médiane des 74 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 415 €/jour (moitié centrale : 360 à 545 €/jour).
- 7 missions data engineer sont ouvertes à Nanterre en ce moment, sur 520 pour ce métier en France.
- 1 % des missions data engineer de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Scala (32 missions), Informatica (40 missions), Spark (102 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
Au sein de l'équipe Data Usages décisionnels de la division Data, l'Ingénieur DataOps est responsable de l'exploitation quotidienne des environnements hors production (DEV, RCT, PREPROD).
Il garantit la disponibilité, la cohérence et la fiabilité des plateformes Data en réalisant les opérations techniques nécessaires :
Refresh des données sur les différents environnements
Installations applicatives (traitements Spark/Scala, ETLs Informatica, scripts sql Oracle, scripts shell, ...)
Synchronisation des environnements : versions applicatives, versions software, configurations et paramétrages
Monitoring et observabilité : Construire et maintenir un dashboard de monitoring des environnements (exécutions, volumes, ..)
Automatisation des procédures : Développer les outils/scripts nécessaires permettant de réduire l'effort manuel (contrôle automatique des écarts entre environnements, validation post-installation et refresh, conhérence des bdd ..)
Maintien en conditions opérationnelles : Exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi des batchs Opcon, relances des batch/jobs.
Alerting / Reporting
Compétences attendues
Indispensables
- Spark
- Scala
- Informatica
- SQL
- Oracle