Data Reliability Engineer (Run) (H/F) - Freelance

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un Support & Data Reliability Engineer(H/F),  pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine financier.

Description

🚀 Contexte de la mission

Au sein du département Data Technology d'un acteur majeur de la gestion d'actifs et de la finance quantitative, vous intégrez l'équipe en tant que Support & Reliability Engineer (H/F).

Votre rôle sera d'assurer la gestion, la robustesse et la fiabilité maximale des systèmes et processus de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les Data Engineers, les Data Scientists et les Quantitative Developers pour garantir la disponibilité, la qualité et les performances des pipelines de données critiques.

🎯 Missions principales & Rôle

1. Support Data & Opérations :

• Assurer le support N1 sur le périmètre Data, gérer les alertes en temps réel et résoudre les incidents durant le shift de Paris.

• Agir en tant que Gatekeeper pour la gestion des mises en production (Data Release Management / CMRM process) et la fiabilité des données.

• Définir et faire appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, restauration, sécurité, conformité).

2. Automation, Monitoring & Fiabilité :

• Maintenir des pipelines de données fiables, performants et scalables (collecte, stockage, traitement, diffusion).

• Mettre en place un monitoring proactif et continu pour détecter les anomalies de qualité, d'intégrité et de consistance des données.

• Automatiser les tâches récurrentes pour optimiser l'efficacité opérationnelle et réduire le risque d'erreur humaine.

3. Collaboration Transverse & Conduite du Changement :

• Collaborer avec les développeurs quantitatifs, Data Engineers et Data Scientists pour comprendre leurs besoins et résoudre les dysfonctionnements.

• Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données.

• Rédiger et maintenir la documentation technique et opérationnelle.

🏁 Objectifs

• Garantir la haute disponibilité et la cohérence des pipelines de données en production.

• Réduire le temps moyen de résolution (MTTR) des incidents Data durant le shift de Paris.

• Industrialiser et automatiser les processus récurrents de maintenance et de monitoring.