Ingénieur DataOps
Cherry PickSaaS B2BPubliée il y a 1 semaine
530 €/j
- Lieu
- Paris · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 10 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 au-dessus de la médiane des 48 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 460 €/jour (moitié centrale : 400 à 545 €/jour).
- 122 missions data analyst sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 328 pour ce métier en France.
- 2 % des missions data analyst de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Scala (33 missions), Informatica (40 missions), Spark (104 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
Le besoin
La plateforme actuelle est on-premise : pipelines sur Hadoop (HDFS, Hive) et Spark, datawarehouse Oracle Exadata, temps réel avec Kafka et MongoDB, restitution sous Qlik. Une migration vers Google Cloud Platform est en cours.
Aujourd'hui, l'exploitation des environnements hors production est très manuelle. Vous serez le référent technique opérationnel de ces environnements, aux côtés d'un chef de projet et d'un coordinateur.
Vos missions
Exploitation des environnements hors prod (DEV, RCT, PREPROD) : garantir leur disponibilité, leur cohérence et leur fiabilité, sur une chaîne Data dupliquée de bout en bout.
Refresh des données entre environnements, puis leur automatisation.
Installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle, scripts shell.
Synchronisation des environnements : versions applicatives et logicielles, configurations, paramétrages.
Maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi et relance des batchs (Opcon).
Automatisation : développer les scripts et outils qui réduisent l'effort manuel (contrôle des écarts entre environnements, validation post-installation et post-refresh, cohérence des bases).
Monitoring et observabilité : construire et maintenir un dashboard de suivi des environnements (exécutions, volumes), avec alerting et reporting. Vous êtes force de proposition sur l'outillage.
Livraisons : contribuer aux pipelines de livraison GitLab et à la qualité des livrables.
Migration GCP : participer à la reconstruction des environnements hors prod sur Google Cloud.
Compétences attendues
Indispensables
- Spark
- Oracle
- Scala
- Informatica
Appréciées
- Hadoop
- Kafka
- MongoDB
- Qlik
- SQL
- GCP