Ingénieur fiabilité des données

Emploi pas sur LinkedIn

🔥 il y a 20 heures

🇫🇷 France – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

⛑ Ingénieur DevOps & SRE

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Resilience

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1001 - 5000 employés

Fondée en 2020

🏭 Fabrication

🏥 Santé

📦 Logistique

Manufacturing • Healthcare • Logistics

Resilience est une entreprise innovante de premier plan dans le domaine de la bioproduction, axée sur le développement de nouveaux médicaments. Spécialisée dans la fabrication de médicaments complexes tels que les thérapies cellulaires et géniques, Resilience s'associe à des entreprises de biotechnologie de petite et moyenne taille pour fournir des solutions sur mesure qui exploitent des technologies de pointe et des avancées scientifiques. Leur approche comprend des capacités de fabrication de substances médicamenteuses et de produits finis de haute technologie, de bout en bout, visant à garantir une production rapide, sûre et évolutive. Resilience opère principalement en Amérique du Nord, avec une expertise dans la fourniture de solutions conformes à la réglementation sur les marchés mondiaux, améliorant la fiabilité et l'accessibilité des chaînes d'approvisionnement biopharmaceutiques.

Description

• Concevoir et exploiter des pipelines de données pour l’ingestion des événements applicatifs et des bases de données, leur transformation et leur export • Concevoir les outils associés aux pipelines avec l’équipe SRE, notamment l’infrastructure as code, le déploiement, la CI/CD, la gestion des secrets, les opérations sur les bases de données et la réponse aux incidents • Superviser la qualité des données et l’état de santé des pipelines à l’aide de tableaux de bord Grafana, d’alertes, de métriques et de logs • Définir et faire respecter les contrats de données ainsi que les tests automatisés de qualité des données portant sur la fraîcheur, l’exhaustivité et l’intégrité référentielle • Fournir des exports de données sécurisés à des partenaires et institutions externes • Mettre à disposition et maintenir des espaces de recherche PostgreSQL dédiés, avec un contrôle des accès et un périmètre de données propres à chaque étude • Industrialiser les projets dbt afin que les modèles des Data Analysts soient centralisés, parallélisés et appliqués à plusieurs cibles • Cadrer les demandes, évaluer leur faisabilité, fournir les solutions et les documenter • Collaborer avec les équipes produit sur les données émises et contribuer au développement TypeScript lorsque nécessaire • Participer aux code reviews, à la conception technique et à l’amélioration continue des standards d’ingénierie • Être responsable de bout en bout de la plateforme de données, couvrant l’ingestion, la transformation, les exports et l’infrastructure sous-jacente • Accompagner les équipes de recherche clinique ainsi que les parties prenantes médicales et opérationnelles • Participer aux entretiens de présélection, d’adéquation avec le manager, d’étude de cas technique, d’adéquation avec l’équipe, avec la culture et avec la stratégie

🎯 Exigences

• Maîtrise de Python en environnement de production, notamment des tests, du typage, de la qualité du code, des revues de code et de la CI • Expérience dans la conception et l’exploitation de pipelines de données et de leur orchestration avec Prefect, Airflow, Dagster ou un outil équivalent • Expérience de Kafka, S3 et SFTP • Maîtrise avancée de SQL sur PostgreSQL, notamment de l’indexation, des plans d’exécution et des chargements incrémentaux • Maîtrise avancée de dbt, notamment des macros et de Jinja, des projets multi-cibles, des stratégies incrémentales, des tests, des packages et de l’intégration à la CI • Expérience de Terraform, Helm/Kubernetes, des conteneurs, de la CI/CD, du monitoring et de l’alerting • Expérience de Grafana ou d’un outil équivalent d’observabilité • Capacité à lire et à enrichir des bases de code TypeScript • Compréhension de l’architecture des API back-end, notamment de la conception REST, du versioning, de l’authentification, de la pagination et des contrats • Excellentes aptitudes à la communication • Capacité à traduire des besoins opérationnels ou scientifiques en spécifications techniques et à en évaluer la faisabilité ainsi que la conformité • Aisance dans la collaboration avec des profils SRE et scientifiques sur des données d’essais cliniques • Grande rigueur dans la gestion de données patients sensibles • Sens des responsabilités, autonomie, fiabilité, approche structurée et orientée vers le détail, avec un fort intérêt pour l’automatisation et la maintenabilité • Curiosité et volonté d’apprentissage continu • Environ 4 à 6 ans d’expérience en data engineering, platform engineering ou développement back-end, avec une forte composante infrastructure • Expérience de l’exploitation de pipelines en production et responsabilité directe de leur fonctionnement • Expérience de l’écriture et de la revue d’infrastructure as code dans un contexte d’équipe • Expérience de la mise à disposition de données à des parties prenantes externes à sa propre équipe • Expérience du travail sur une base de code maintenue, avec workflow Git, pull requests et CI • Expérience dans des environnements soumis à des exigences élevées en matière de sécurité, de conformité ou de données sensibles • Une expérience des données de santé, d’environnements fortement soumis au RGPD ou hébergés dans un environnement HDS constitue un atout • Une expérience de l’accompagnement d’utilisateurs issus de la recherche scientifique ou clinique constitue un atout • Une expérience de la gestion d’échanges de données contractuels avec des partenaires externes constitue un atout • Niveau d’anglais requis à sélectionner de A1 à C2 dans le formulaire de candidature

🏖️ Avantages

• Organisation compatible avec le télétravail • Utilisation concrète de l’IA • Culture axée sur l’automatisation, l’observabilité et l’amélioration continue • Contact direct avec les équipes de recherche clinique et les parties prenantes opérationnelles • Responsabilité complète de la plateforme de données et de l’infrastructure • Environnement favorisant l’apprentissage continu • Aucun avantage financier, régime d’assurance, dispositif de retraite, congé rémunéré, plan d’intéressement en actions ou bonus spécifique n’est mentionné