Head of DevOps

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) DevOps expérimenté(e) pour rejoindre notre équipe Data Engineering. Le candidat sera responsable du déploiement, de la maintenance et de l'optimisation de notre infrastructure data sur Kubernetes. Il(elle) sera responsable du pilotage technique d’une équipe d’ingénieurs DEVOPS

Missions Principales

- Gérer et optimiser les déploiements d'applications data dans différents namespaces Kubernetes

- Assurer la haute disponibilité et la performance des services déployés

- Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD via ArgoCD

- Administrer et optimiser les clusters Kubernetes via Rancher

- Superviser les performances et la sécurité des bases de données PostgreSQL

- Gérer le stockage objet avec MinIO

- Maintenir l'infrastructure JupyterHub pour les data scientists

- Automatiser les processus via Argo Workflows

- Participer à la résolution des incidents et à l'amélioration continue

Compétences Techniques Requises

Expertise Principale

- Maîtrise approfondie de Kubernetes et de ses concepts

- Expérience confirmée avec Rancher pour la gestion de clusters

- Maîtrise de GitOps avec ArgoCD

- Solides compétences en Python pour l'automatisation

Stack Technique

- Conteneurisation: Docker, Kubernetes

- Orchestration: Rancher, ArgoCD

- Data: PostgreSQL, MinIO

- Data Science: JupyterHub

- Automatisation : Argo Workflows, Python

- Versionning: Gitlab

Profil Recherché

- 5+ ans d'expérience en DevOps

- Expérience significative dans un environnement data

- Capacité à travailler en autonomie et en équipe

- Bonnes capacités de communication et de documentation

- Approche orientée solution et amélioration continue

Responsabilités Spécifiques

- Créer et maintenir les manifestes Kubernetes

- Gérer les droits d'accès et la sécurité des namespaces

- Optimiser les ressources et les coûts d'infrastructure

- Assurer la surveillance et le monitoring des services

- Participer aux astreintes techniques

Environnement de Travail

- Équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, DevOps)

- Méthodologie Agile

- Culture DevOps et automatisation