Descriptif du poste:   Au sein de la DSI de la branche Grand Public et Numérique, au sein de la Direction Data et IA Factory, nous recherchons un Data Analytics Engineer (F/H). Le Data Analytics Engineer assure un rôle d'ingénieur DataOps sur le périmètre des outils de Data Science, Analytics & Data Visualisation, Data Exploration, Data Gouvernance (Dataiku, Tableau, Dremio, Cognos, .). A ce titre, il participe aux projets de maintenance et d'évolution de ce parc d'outils. En outre, le Data Analytics Engineer contribue aux projets de construction, d'instanciation, d'accostage et d'évolution des projets de son périmètre au sein de la DIAF. Les enjeux de la mission sont d' / de : · Servir la convergence des socles Data IA pour le SI de Distribution et la mise à niveau BGPN des socles Data IA & des socles transverses (inclus Groupe) ; · Améliorer la performance et la robustesse des socles, des solutions et des outils en alignement avec les engagements de services vis-à-vis des Métiers et sponsors; · Faciliter l'accostage et la migration vers le cloud des socles, des solutions et des outils conformément à la Roadmap des projets dans le respect de la qualité, des coûts et des délais. Des astreintes sont à prévoir lors des opérations de déploiement de release.   Profil recherché:   · Expérience minimum de deux ans dans la manipulation des outils analytiques en contextes Big Data (Spark, HDFS...) ou Cloud (Azure, AWS, GCP) ; · Une expérience sur des distributions Hadoop : Cloudera et/ou Hortonworks Data Platform ;; · Connaissance d'OpenShift (Kubernetes, Helm) et de Docker · Des bases solides en CI/CD : Ansible, Jenkins, Nexus, Bash (shell scripting) ; · Bonne expérience dans différents langages informatiques et scripting (Python, bash) ; · Avoir une culture autour des systèmes distribués, de la supervision et de la sécurité. · Capacité d'adapter les livrables aux outils et process de l'entreprise ; · Connaissance des outils : Tableau, Dataiku, Dremio, IBM Cognos, PowerBI ; · Connaissance sur la manipulation des bases SQL : PostgreSQL. Animation, Leadership, Très bonne capacité d'écoute, de pédagogie et de communication orale et écrite, esprit collectif, partage de la connaissance ; Forte appétence pour l'innovation technologique et les pratiques agiles ; Capacité d'analyse, rigueur et synthèse ; Recherche du résultat et de la performance .