Ovoko \ RRR.LT
Ovoko \ RRR.LT
Ovoko \ RRR.LT exploite une place de marché en ligne de pièces automobiles d’occasion, mettant en relation des entreprises de démontage et de recyclage de véhicules, ainsi que d’autres vendeurs, avec des concessionnaires, des mécaniciens et des passionnés d’automobile. Son catalogue compte plus de 23 millions de pièces, avec des livraisons dans toute l’Europe et une garantie de remboursement de 14 jours. L’entreprise propose également des outils numériques pour aider les professionnels à gérer leurs stocks et leurs ventes sur le marché de la rechange automobile, et favorise la réutilisation des composants automobiles dans le cadre d’un modèle d’économie circulaire.

Ingénieur senior en plateformes de données

Développez l’infrastructure de données qui soutient la place de marché de pièces automobiles d’occasion d’Ovoko, ainsi que l’analytique, l’IA et le développement produit. Travaillez avec Kubernetes, AWS et Snowflake pour garantir des plateformes de données fiables et évolutives.

Description

  • Développer et faire évoluer la plateforme de données d’Ovoko pour l’analytique, la science des données, l’IA et le développement produit.
  • Gérer l’infrastructure de la plateforme, qui couvre Kubernetes sur site, AWS et Snowflake.
  • Faire des choix d’architecture favorisant l’évolutivité, la portabilité, la facilité de maintenance et l’adaptabilité.
  • Créer des outils en libre-service et des workflows CI/CD pour le code et l’infrastructure de données.
  • Faciliter le développement et le déploiement indépendants de pipelines et de projets dbt, avec des environnements distincts, des tests automatisés et une publication sécurisée des données.
  • Exploiter les services d’orchestration, de streaming, de requête et de stockage, notamment leurs mises à niveau, sauvegardes, restaurations et la réponse aux incidents.
  • Mettre en place l’observabilité de l’ensemble de la plateforme au moyen de métriques, de journaux, d’alertes et de procédures opérationnelles pratiques.
  • Gérer les accès, les secrets, la sécurité et la conformité selon le principe du moindre privilège.
  • Planifier la capacité, optimiser les performances et maîtriser les coûts de Kubernetes, Snowflake, de l’infrastructure cloud et des outils.
  • Fournir aux assistants et agents d’IA un accès sécurisé et gouverné aux données, ainsi que l’infrastructure nécessaire aux modèles d’IA commerciaux ou hébergés en interne.
  • Travailler avec les équipes d’ingénierie des données, d’ingénierie analytique et d’infrastructure.

Exigences

  • Expérience pratique en ingénierie de plateformes, DevOps ou SRE, avec l’exploitation d’infrastructures de production pour des plateformes de données ou des systèmes backend.
  • Expérience de l’exploitation de Kubernetes en production, notamment des déploiements, de la mise à l’échelle automatique, du réseau et du dépannage.
  • Expérience pratique de l’infrastructure en tant que code, par exemple Terraform, et des pipelines CI/CD, tels que GitHub Actions ou GitLab CI ; connaissance de GitOps.
  • Expérience des infrastructures cloud, notamment du réseau, de l’IAM et de la gestion des coûts ; une expérience d’AWS est souhaitée.
  • Expérience de la configuration de la supervision et des alertes avec des outils tels que Prometheus et Grafana, du diagnostic des problèmes de performance et de la gestion des incidents en production.
  • Capacité à programmer en Python ou en Go pour l’automatisation et les outils internes.
  • Compréhension des charges de travail et des outils liés aux données, tels que les systèmes d’orchestration, les entrepôts de données, les plateformes de streaming et dbt.
  • Connaissances pratiques de la sécurité des infrastructures, notamment des contrôles d’accès, de la gestion des secrets et du principe du moindre privilège.
  • À l’aise avec les outils de développement assistés par l’IA dans le travail quotidien d’ingénierie.
  • Capacité à travailler de manière autonome, à faire des compromis techniques pragmatiques et à collaborer avec les équipes d’ingénierie des données, d’ingénierie analytique et d’infrastructure.
  • Souhaité : expérience pratique de Kafka et d’Apache Flink.
  • Souhaité : expérience de l’exploitation d’Apache Iceberg en production.
  • Souhaité : expérience de la conception et de l’exploitation de plateformes de données hybrides sur site et dans le cloud, notamment de la réplication incrémentale, du CDC et des modèles d’upsert.

Avantages

  • Assurance santé privée
  • Plan d’options sur actions pour les employés (ESOP)
  • Budget de formation et de développement personnel
  • Aide aux déplacements, avec stationnement couvert ou transports en commun
  • Collations et boissons au travail
  • Salle de sport sur place
  • Choix du matériel et des logiciels sous macOS ou Windows
  • Possibilité de travailler de n’importe où jusqu’à 30 jours par an
  • Programme de recommandation d’employés

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