Ingénieur DevOps Data Platform Cloud - Azure / Databricks / Dataiku DSS - Freelance (H/F)

Collective.workParisEURESpublié le 13/11/2026
Indispensable :PythonGitAzureCloudDevOpsDataCI/CDAI

Taux journalier (TJM): 600€/jourNotre client, un grand groupe de services et de logistique, déplace ses plateformes Data et ses outils de visualisation de l'on-premise vers Azure. C'est le programme Move to Cloud. Au sein de l'équipe Socle Data Cloud, la mission consiste à faire d'Azure Databricks la plateforme centrale, tout en exploitant et en intégrant l'existant (Cloudera/Hadoop, Dremio, Dataiku DSS, Tableau Server, Power BI) dans un environnement hybride on-prem / Azure.MISSIONS * Administrer et faire évoluer Azure Databricks, Dataiku DSS, Dremio, Power BI et les composants associés * Exploiter le socle on-prem Cloudera / Hadoop / Hive et accompagner sa migration vers Azure * Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture du Socle Data Cloud * Industrialiser les déploiements : Infrastructure as Code (Terraform), configuration (Ansible), pipelines CI/CD (Azure DevOps, Jenkins/GitLab) * Mettre en place les standards d'exploitation, de sécurité (réseau Azure, Azure AD / RBAC) et de gouvernance * Garantir la disponibilité, la performance et la résilience des plateformes ; incidents complexes en N3 * Piloter les plans de capacité et optimiser les ressources Cloud * Accompagner les équipes Data sur Dataiku DSS (Data Engineering, Analytics, ML), animer des ateliers techniques et des démos * Rédiger les user stories (JIRA) et la documentation (Confluence)8 ans d'expérience minimum sur des sujets similaires.Expertise attendue (niveau 3) * Azure, Azure Databricks * Dataiku DSS * Dremio * Cloudera / Hadoop * Azure DevOps, Git, Jenkins/GitLabMaîtrise attendue (niveau 2) * Terraform, Ansible * Réseau et sécurité Azure, Azure AD / RBAC * Python * Hive * Tableau Server * Méthodes agiles, JIRA, ConfluenceNotions (niveau 1) * SharePointSoft skills * Aisance en animation (ateliers techniques, démos) * Posture de référent auprès des équipes projets Data