Data Ops Sénior

Vous aurez comme objectif de faciliter et accélérer le développement de tous les projets des pôles Data Science, Data Analyse et Data Visualisation de l'Analytics Factory, en introduisant des processus, outils transverses et une expertise DevOps tout au long du cycle de développement, du premier prototype jusqu'au déploiement en production et à la maintenance évolutive.

Vous serez amené à : 

• Mettre en place, maintenir et améliorer les processus d'intégration et de déploiement continu CI/CD) des infrastructures cloud des projets analytiques (IA et agentiques inclus).
• Administrer et maintenir les services partagés de l'Analytics Factory (Airflow, Langfuse, couche sémantique, etc.).
• Être garant du respect des bonnes pratiques et des règles de sécurité Carrefour.
• Identifier les opportunités d'amélioration et d'automatisation des offres de service, en restant à l'écoute des besoins des équipes analytiques.
• Assister au quotidien la communauté des ingénieurs : déploiement, configuration des applications, gestion des accès, investigation d'incidents, optimisation des coûts cloud.
• Déployer et gérer des clusters Kubernetes et applications associées.
• Exploiter GCP (GKE, Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Monitoring).
• Administrer Apache Kafka de la configuration avancée à l'exploitation en production (performance, sécurité, supervision).
• Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité et de gestion des accès.
• Scripter en Bash, Python ou équivalent pour l'automatisation.
• Analyser les impacts techniques et améliorer les solutions existantes.

Diplômé(e) d’un Bac+5 en école d'ingénieur ou équivalent universitaire avec une spécialisation en informatique, ou justifiant d'une expérience significative équivalente

Expérience : Plus de 7 ans d'expérience en DevOps et/ou Data Engineering. 

Une expérience dans le secteur retail / grande distribution constitue un avantage.

Compétences requises :

• Must have : développement logiciel, CI/CD, déploiement cloud (GCP de préférence), infrastructure as code, conteneurisation et orchestration Kubernetes, compréhension fine des problématiques réseau

• Nice to have : GCP (GKE, Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Monitoring), Apache Kafka (configuration avancée, production), Bash / Python, bases de données relationnelles, pratiques DevOps et Agile, gestion des accès et sécurité cloud