En un coup d'œil
- Missions: Assurer la fiabilité des environnements Data et automatiser les opérations techniques.
- Entreprise: Aleysia, une entreprise innovante dans le secteur de l'assurance.
- Avantages: Télétravail, missions alignées avec tes ambitions et accompagnement personnalisé.
- Autres infos: Localisation à Nanterre, démarrage ASAP, et ambiance collaborative.
- Pourquoi ce job: Rejoins une équipe dynamique et impacte des projets Data passionnants.
- Qualifications: Expérience en DataOps, maîtrise de PL/SQL et environnements Big Data.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Dans le cadre de l'exploitation et de la fiabilisation de plateformes Data, nous recherchons un(e) Ingénieur DataOps afin d'accompagner l'un de nos clients sur des enjeux de disponibilité, de cohérence et de maintien en conditions opérationnelles des environnements Data.
Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement :
- Secteur d'activité : Assurance
- Organisation : Tu travailleras en collaboration avec les équipes de développement Data, de production et les clients des produits Data, sous la responsabilité du responsable des environnements.
Enjeux :
- Garantir la disponibilité et la fiabilité des environnements hors production (DEV, RCT, PREPROD).
- Assurer la bonne exécution des traitements Data.
- Contribuer à l'automatisation des opérations techniques.
Ce que tu feras concrètement :
- Réaliser les opérations de refresh des données sur les différents environnements et assurer leur cohérence.
- Effectuer les installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle et scripts Shell.
- Assurer la synchronisation des environnements en contrôlant les versions applicatives, logicielles, configurations et paramétrages.
- Construire et maintenir des dashboards de monitoring afin de suivre les exécutions, les volumes et les indicateurs des environnements.
- Développer et automatiser des outils et scripts pour contrôler les écarts entre environnements, valider les installations et les refresh, et vérifier la cohérence des bases de données.
- Assurer le maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi des batchs OPCON et relance des traitements.
- Mettre en place et assurer le suivi de l'alerting et du reporting.
Ton environnement :
- Méthodologies : Exploitation et maintien en conditions opérationnelles, automatisation des procédures, monitoring et observabilité.
Le profil que nous recherchons :
- Tu justifies d'une expérience confirmée en DataOps, exploitation Data ou environnement Big Data.
- Tu disposes d'une expertise en développement Oracle PL/SQL.
- Tu maîtrises les environnements Big Data, notamment Hadoop et Spark.
- Tu possèdes une expérience sur les traitements Scala et les environnements Google Cloud.
- Tu connais les outils de supervision ELK et l'ordonnanceur OPCON.
- Tu maîtrises les environnements Linux et le scripting Shell.
- Tu fais preuve de rigueur, d'autonomie et d'un bon esprit d'investigation.
- Tu sais analyser les erreurs, exploiter les logs et documenter tes interventions.
Informations complémentaires :
- Localisation : Nanterre (92)
- Démarrage : ASAP
- Télétravail : 2 jours par semaine
Pourquoi rejoindre Aleysia ?
- Des missions choisies pour leur cohérence avec ton expertise et tes ambitions.
- Une communauté favorisant le partage d’expérience et la montée en compétences.
- Un accompagnement personnalisé pour construire ton parcours professionnel.
- Un environnement où proximité, exigence et bienveillance avancent ensemble.
Notre processus de recrutement :
- Un premier échange pour comprendre ton parcours, tes attentes et répondre à tes questions.
- Une rencontre avec notre équipe afin d’échanger sur ton expertise et le contexte de la mission.
- Une rencontre avec notre client pour valider l’adéquation avec le besoin et l’environnement proposé.
- Un dernier échange pour faire le point sur la suite du processus et ton projet professionnel.
Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
Ingénieur DataOps H/F in Nanterre employeur : Aleysia
Rejoindre Aleysia, c'est intégrer une entreprise dynamique où la passion pour la gestion de projets SI et la transformation digitale est au cœur de notre culture. Nous offrons un environnement de travail collaboratif, des opportunités de développement professionnel personnalisées et un équilibre entre vie professionnelle et personnelle grâce à un rythme hybride. Avec une équipe engagée et des valeurs d'inclusion, nous sommes déterminés à faire grandir nos talents tout en favorisant un cadre de travail épanouissant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Ingénieur DataOps H/F in Nanterre
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Aleysia
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Aleysia. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Ingénieur DataOps H/F in Nanterre
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Aleysia, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Aleysia que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Aleysia. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Aleysia
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Aleysia et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
