Ingénieur(e) Data & Chaînes de traitement climat (Python / GCP / Kubernetes)

Missions principales

Conception & développement de pipelines
- Développer des scripts et workflows en Python pour récupérer, transformer et stocker des données issues de modèles climatiques.
- Orchestrer les tâches (Argo, Prefect, ou équivalent).
Industrialisation & automatisation
- Packager les applications dans des conteneurs Docker.
- Déployer et faire évoluer les environnements sur Kubernetes (GKE).
- Mettre en place et maintenir la CI/CD (GitLab CI, Jenkins ou similaire).
Maintenance & support
- Assurer la supervision des pipelines et des services.
- Gérer les incidents, réaliser les diagnostics et corrective actions.
Optimisation & montée en charge
- Adapter les architectures pour garantir scalabilité, performance et coût optimisé dans GCP (Compute Engine, Cloud Storage).
- Proposer et implémenter des améliorations continues (refactoring, modularisation, tests unitaires et d’intégration).
Documentation & transfert de compétences
- Rédiger et maintenir la documentation technique (README, runbooks).
- Former et accompagner les équipes internes sur les bonnes pratiques Data Engineering et DevOps.

Langages : Python expert (polars, xarray, pandas, netCDF4…), Dask,
Cloud & infrastructures :
- Google Cloud Platform (GCS, Compute Engine, IAM…),
- Conteneurisation Docker et orchestration Kubernetes (GKE).
Orchestration : Argo, Prefect, ou équivalent.
CI/CD & DevOps : Git, GitLab CI/CD ou Jenkins, gestion des secrets, déploiements automatisés.
Méthodologies : OOP, unit tests, GitOps, Infrastructure as Code (Terraform, Deployment Manager), Helm

Bac+5 en Informatique, Data Science, Ingénierie ou équivalent.
2 à 5 ans d’expérience en Data Engineering, idéalement dans un contexte Big Data / traitement de données scientifiques.
Expérience avérée en gestion de projets en autonomie, du recueil des besoins jusqu’à la mise en production.
Connaissance du domaine climat/ou météorologie appréciée.