Nous recherchons un ingénieur DataOps / Python pour assurer la maintenance opérationnelle, l'évolution et la supervision d'un système complet de récupération, traitement et mise à disposition de données scientifiques. Vous interviendrez au cœur d'une chaîne de production critique, utilisée quotidiennement par des équipes de recherche et des plateformes d'observation scientifique. Vos missions Supervision & exploitation - Assurer la surveillance quotidienne du système d'acquisition et de traitement des données. - Détecter, diagnostiquer et corriger les anomalies (flux interrompus, données manquantes, erreurs de traitement). - Garantir la continuité de service et la qualité des données mises à disposition. Développement & automatisation - Développer des scripts Python pour l'ingestion, le monitoring, la validation et la transformation des données. - Mettre en place ou améliorer des outils de visualisation (Streamlit, web). - Automatiser les tâches récurrentes et optimiser les performances. Conteneurisation & industrialisation - Maintenir et faire évoluer les environnements Docker et les pipelines CI/CD. - Participer à l'industrialisation des applications existantes. Diffusion & observatoires virtuels - Intégrer des jeux de données dans des observatoires virtuels via API REST et protocoles standards. - Contribuer à l'ingestion de données dans un cadriciel OAIS moderne (microservices, API). Analyse & reporting - Mettre en place des outils de statistiques d'accès (ElasticSearch/Kibana). - Produire des rapports réguliers sur l'état du système et la qualité des données. Compétences techniques recherchées Indispensables - Python 3, Bash Linux - Développement de scripts d'ingestion, monitoring, automatisation - Docker, Docker Compose - API REST (FastAPI, Flask) - PostgreSQL - GitLab, CI/CD, SonarQube - Supervision et exploitation de chaînes de production Bonus appréciés - ElasticSearch / Kibana - Streamlit ou équivalent - Connaissance des formats scientifiques (FITS, HDF5, XML, JSON) - Expérience en projets spatiaux ou scientifiques - Notions d'architecture OAIS ou systèmes d'archivage - Anglais technique Pourquoi nous rejoindre ? - Travailler sur un système de données à fort impact scientifique. - Participer à la fiabilité d'une chaîne de production utilisée par la communauté recherche. - Évoluer dans un environnement technique moderne (Docker, API, CI/CD). - Contribuer à des projets exigeants, stimulants et porteurs de sens. Profil - Ingénieur DataOps, data engineer ou développeur Python orienté production. - À l'aise avec les environnements Linux, les pipelines de données et la supervision. - Capable de travailler en autonomie sur un système critique. - Rigueur, sens du diagnostic, goût pour les environnements scientifiques.