Mission principaleEn tant que Data Ops / DevOps, vous mettrez en place et gérerez l'infrastructure, les processus d'automatisation et les pratiques DevOps pour les projets data, assurant ainsi la fiabilité, la performance et la sécurité des systèmes.Missions détailléesConcevoir, implémenter et maintenir les pipelines CI/CD pour les projets dataGérer et optimiser l'infrastructure cloud (AWS, Azure, GCP) pour les environnements dataAutomatiser les déploiements, les tests et la gestion des environnements dataMettre en place des systèmes de monitoring, d'alerting et de logging pour les plateformes dataAssurer la sécurité, la performance et la fiabilité des systèmes dataCollaborer avec les équipes de développement pour améliorer les pratiques DevOpsImplémenter des solutions de disaster recovery et de haute disponibilitéOptimiser les coûts d'infrastructure cloudPourquoi nous rejoindreIntégrez une communauté Data dynamique : Ideation Lab, Hackathon, MeetupBénéficiez d'un parcours de formation et de certification via "myDevoteam Academy"Renforcez votre expertise pour devenir un leader dans le domaine du Data Ops / DevOpsTravaillez sur des projets variés et innovants dans divers secteurs d'activitéÉvoluez au sein d'une équipe à taille humaine bénéficiant de l'écosystème d'un grand groupe ProfilBac+5 école d'ingénieur ou équivalentMinimum 4 ans d'expérience en Data Ops / DevOpsForte orientation vers l'automatisation et l'optimisation des processusCapacité à travailler dans un environnement agile et en évolution rapideExcellentes compétences en résolution de problèmes et en gestion de criseAptitude à collaborer efficacement avec différentes équipes (développement, sécurité, infrastructure)Veille constante sur les nouvelles technologies et les bonnes pratiques DevOpsCompétences techniquesCertification sur au moins un cloud provider (AWS, Azure, GCP)Maîtrise de Terraform pour l'Infrastructure as CodeExpertise en GitLab pour la CI/CDConnaissance approfondie d'Airflow pour l'orchestration des workflows dataExpérience avec Docker et Kubernetes pour la containerisationCompétences en scripting (Python, Bash)Familiarité avec les pratiques MLOps pour le déploiement de modèles MLConnaissance des outils de monitoring (Prometheus, Grafana) A compétences égales, priorité aux travailleurs handicapés et autres bénéficiaires de l'obligation d'emploi.