En un coup d'œil
- Missions: Gérer et optimiser une plateforme Data en environnement Cloud Azure.
- Entreprise: Leader dans le secteur Big Data avec une équipe dynamique.
- Avantages: Salaire compétitif, télétravail, et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement stimulant avec des possibilités d'évolution de carrière.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe Agile et impactez des projets innovants dans le Big Data.
- Qualifications: Expérience solide en DataOps et maîtrise des outils comme Spark et Databricks.
Le salaire estimé est compris entre 63990 - 78210 € par an.
Dans le cadre du renforcement d?une équipe Big Data, chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Data Ops Engineer confirmé pour intervenir principalement sur des activités de Run, fiabilisation et évolution d?une plateforme Data.
Vous intégrerez une équipe fonctionnant en mode Agile et serez garant du bon fonctionnement, de la disponibilité et de l?évolution du socle technique Data.
Vous aurez pour missions
Le Run quotidien et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme Data.
L?analyse et la résolution des incidents techniques.
La gestion de l?obsolescence technique et applicative.
L?amélioration de la performance, de la disponibilité et de la scalabilité du socle de données.
Le déploiement et l?exploitation de services dans un environnement Cloud Azure.
L?automatisation et l?industrialisation des déploiements via Terraform et CI/CD.
La supervision et la fiabilisation des traitements et flux de données.
L?exploitation et l?évolution de composants Spark, Databricks, Airflow, Kafka et Hadoop.
La coordination avec les équipes projets, IT et métiers.
Environnement technique
Azure ? Databricks ? Spark ? Python ? Scala ? SQL ? Airflow ? Kafka ? Hadoop ? Terraform ? Bases relationnelles et No SQL ? CI/CD ? Dev Ops / Data Ops
Profil candidat: De formation supérieure, vous disposez d?une expérience d'au moins 8 ans dans l?exploitation et l?industrialisation de plateformes Data / Big Data.
Vous maîtrisez idéalement
Les environnements Azure et Databricks.
Les problématiques de Run, supervision et maintien en conditions opérationnelles.
Spark, Python, Scala et SQL.
Les outils d?orchestration tels qu?Airflow.
Les environnements de streaming avec Kafka.
L?Infrastructure as Code avec Terraform.
Les chaînes de déploiement CI/CD.
Les pratiques Dev Ops / Data Ops.
Vous êtes à l?aise pour diagnostiquer des incidents, analyser des problématiques de performance et intervenir sur des environnements Data complexes
DataOps Engineer confirmé – Azure / Databricks / Big Data H/F - Boulogne in Boulogne-Billancourt employeur : Webnet
Webnet est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif à Nantes. Avec des opportunités de formation continue et de développement professionnel, nous valorisons la croissance de nos employés tout en leur permettant de relever des défis passionnants dans le domaine de l'agilité. Rejoindre notre équipe, c'est faire partie d'une culture d'innovation où chaque contribution compte.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher DataOps Engineer confirmé – Azure / Databricks / Big Data H/F - Boulogne in Boulogne-Billancourt
✨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 Webnet
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Webnet. 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 DataOps Engineer confirmé – Azure / Databricks / Big Data H/F - Boulogne in Boulogne-Billancourt
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Webnet, 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 Webnet 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 Webnet. 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 Webnet
✨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 Webnet et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
