En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des plateformes de données fiables et évolutives tout en améliorant l'infrastructure existante.
- Entreprise: Qube Research & Technologies, un leader mondial en gestion d'investissements quantitatifs.
- Avantages: Salaire compétitif, équilibre travail-vie personnelle, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec une culture de collaboration et d'innovation.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe innovante et impactez le secteur financier avec des technologies de pointe.
- Qualifications: 8+ ans d'expérience en DevOps ou ingénierie de plateforme de données, expertise en Kubernetes.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Qube Research & Technologies (QRT) est un gestionnaire d'investissement quantitatif et systématique mondial, opérant dans toutes les classes d'actifs liquides à travers le monde. Nous sommes un groupe axé sur la technologie et les données, mettant en œuvre une approche scientifique de l'investissement. La combinaison de données, de recherche, de technologie et d'expertise en trading a façonné l'état d'esprit collaboratif de QRT, ce qui nous permet de résoudre les défis les plus complexes. La culture d'innovation de QRT stimule continuellement notre ambition de fournir des rendements de haute qualité à nos investisseurs.
Nous exploitons l'une des infrastructures de données les plus exigeantes dans le domaine financier, soutenant des systèmes distribués critiques pour la mission à travers plusieurs bases de données et plateformes de streaming, avec des exigences strictes en matière de disponibilité et de performance. Notre environnement s'étend à la fois sur une infrastructure sur site et AWS, avec un fort accent sur la normalisation, l'automatisation et l'orchestration basée sur Kubernetes.
Nous recherchons un ingénieur senior en plateforme de données expérimenté pour rejoindre notre équipe DevOps à Paris. Ce rôle est un poste senior, pratique, pour un ingénieur capable de remettre en question et de remodeler notre infrastructure existante, de définir la direction technique et d'élever le niveau au sein de l'équipe. Ce rôle est entièrement sur site, avec un fort accent sur l'assurance de la fiabilité et de l'évolutivité de notre infrastructure de données de production.
Votre futur rôle au sein de QRT :
Ce rôle se situe à l'intersection de l'ingénierie des données et de l'ingénierie des infrastructures, axé sur l'architecture de plateformes de données fiables, évolutives et performantes. Vous apporterez une perspective indépendante et critique, identifiant les faiblesses de la pile existante, remettant en question les décisions de conception actuelles et aidant à conduire la feuille de route technique.
Vos responsabilités incluront :
- Posséder l'architecture, la fiabilité et la performance des systèmes de données de production (ClickHouse, CockroachDB, Trino, etc.)
- Évaluer l'infrastructure existante, identifier les lacunes architecturales et conduire des améliorations
- Concevoir et exploiter des clusters de bases de données sur Kubernetes (via des opérateurs) à grande échelle
- Définir des normes et des meilleures pratiques pour les pipelines de données (ingestion, transformation, réplication)
- Conduire et faire évoluer les pratiques Infrastructure-as-Code (Terraform, Helm)
- Exploiter et faire évoluer les plateformes de stockage et de données sur site (VAST) et AWS (S3, EMR, MSK, RDS, EKS)
- Établir des normes pour les images Docker et les workflows CI/CD pour les services de données
- Définir et maintenir les politiques IAM AWS, les autorisations et les meilleures pratiques de sécurité
- Diriger le dépannage complexe à travers la pile (bases de données, OS, stockage, réseau)
- Définir et améliorer les pratiques d'observabilité (métriques, alertes, planification de capacité)
- Encadrer les ingénieurs et collaborer avec les équipes d'ingénierie, de données et de recherche pour influencer les décisions techniques
8+ années d'expérience en DevOps, ingénierie de plateforme de données ou similaire, avec expérience de la gestion d'infrastructures de production à grande échelle.
Expérience de production approfondie avec des systèmes de données distribués (par exemple, ClickHouse, Trino, EMR), y compris l'optimisation des performances et la prise de décisions architecturales.
Expérience expert en Kubernetes (charges de travail à état, Helm, opérateurs), idéalement à grande échelle.
Expérience approfondie en Infrastructure-as-Code (Terraform, Helm, etc.), y compris la définition de normes et de modèles réutilisables.
Solide connaissance de l'écosystème de données AWS (S3, EKS, EMR, MSK, RDS).
Compréhension approfondie des meilleures pratiques de sécurité et IAM AWS.
Expérience pratique avec Docker et les pipelines CI/CD.
Expérience solide dans la conception et l'exploitation de pipelines de données (Kafka, Spark, Airflow, etc.).
Forte compréhension des fondamentaux Linux et du scripting (Python et/ou Bash).
Compréhension approfondie de la fiabilité des bases de données (réplication, sauvegardes, basculement).
Capacité démontrée à évaluer indépendamment des systèmes complexes, à remettre en question les conceptions existantes et à conduire des améliorations techniques.
Compétences en communication solides, avec la capacité d'influencer les parties prenantes et de mentoriser d'autres ingénieurs.
Atouts :
- Expérience avec des systèmes OLAP / à haut débit à grande échelle
- Expérience avec VAST Data ou des systèmes de stockage similaires
- Familiarité avec Iceberg, Delta Lake ou Hudi
- Outils d'observabilité (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry)
- Outils GitOps (ArgoCD, Flux)
- Programmation en Go, Rust ou Python
- Connaissance de Parquet/Arrow et des moteurs de requête
- Certifications AWS
- Expérience antérieure dans un rôle de leader technique ou de niveau personnel
QRT est un employeur garantissant l'égalité des chances. Nous accueillons la diversité comme essentielle à notre succès. QRT donne aux employés les moyens de travailler de manière ouverte et respectueuse pour atteindre un succès collectif. En plus de la réussite professionnelle, nous proposons des initiatives et des programmes permettant aux employés d'atteindre un équilibre sain entre vie professionnelle et vie privée.
Senior Data Platform Engineer in Paris employeur : Qube Research & Technologies
Qube Research & Technologies (QRT) est un employeur exceptionnel, offrant un environnement de travail dynamique et collaboratif où l'innovation est au cœur de chaque projet. En tant que développeur Market Access, vous bénéficierez d'opportunités de croissance professionnelle tout en travaillant avec des experts de divers domaines, le tout dans une culture qui valorise la diversité et l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Situé dans un secteur en pleine expansion, QRT vous permet de relever des défis complexes tout en contribuant à des résultats de haute qualité pour nos investisseurs.
Coordonnées :
Équipe de recrutement de Qube Research & Technologies
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Senior Data Platform Engineer in Paris
✨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 Qube Research & Technologies
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Qube Research & Technologies. 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 Senior Data Platform Engineer in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Qube Research & Technologies, 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 Qube Research & Technologies 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 Qube Research & Technologies. 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 Qube Research & Technologies
✨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 Qube Research & Technologies et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
