Assurer la disponibilité, la cohérence et la fiabilité des environnements hors production (DEV, RCT, PREPROD) sur une chaîne Data dupliquée de bout en bout.
Réaliser le refresh des données entre les environnements et automatiser ces processus.
Effectuer les installations applicatives: traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle et scripts shell.
Synchroniser les environnements en termes de versions applicatives, logicielles, configurations et paramétrages.
Maintenir les conditions opérationnelles via l'exécution des jobs Spark, l'analyse des logs, le contrôle des dépendances et le suivi des batchs (Opcon).
Développer des scripts et outils pour automatiser le contrôle des écarts, la validation post-installation, la validation post-refresh et la cohérence des bases.
Construire et maintenir un dashboard de monitoring (exécutions, volumes) avec alerting et reporting.
Agir en tant que force de proposition sur l'outillage.
Contribuer aux pipelines de livraison GitLab et à la qualité des livrables.
Participer à la reconstruction des environnements hors production sur Google Cloud dans le cadre de la migration GCP.
Profil
Profil DevOps orienté Data: environ 75 % d'exploitation, d'automatisation et de MCO, et 25 % de développement Data.
Solide expérience d'exploitation de plateformes Data on-premise: Hadoop, Hive, Spark.
Très bonne maîtrise d'Oracle et du PL/SQL.
Maîtrise de Shell Linux et du scripting Python.
Maîtrise de Git et des pipelines CI/CD (GitLab).
Pratique d'un ordonnanceur: relance, compréhension du scheduling et des dépendances (Opcon idéalement; Control-M, Airflow ou Oozie également appréciés).
Indispensable
Apprécié
Atouts
Connaissance d'Informatica.
Connaissance de Google Cloud Platform.
Connaissance de la stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) ou d'autres outils de monitoring.
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