Ingénieur DevOps Environnement scientifique (F/H)

ATMO Grand Est , organisme agréé par le préfet de Région, est la référence régionale pour la surveillance et l’évaluation de la qualité de l’air.

Nos 76 collaborateurs répartis sur quatre sites (Strasbourg, Reims, Nancy et Metz) mettent leur expertise scientifique et technique au service d’un air plus sain et d’une approche globale air climat énergie santé.

Nous rejoindre c’est vous engager pour l’air de votre région !

Dans le cadre de notre développement et afin de renforcer la performance et la résilience de nos outils nous recherchons un/une Ingénieur(e) DevOps en Contrat à Objet Défini pour une mission de 24 mois.

Contexte

Nos activités reposent sur des chaînes logicielles expertes pour la collecte , le traitement et l’analyse de données permettant d’évaluer la qualité de l’air en tout point du territoire.

Nous concevons et opérons un ensemble de chaînes logicielles critiques pour nos missions . Conçues et maintenues depuis de nombreuses années par des équipes scientifiques expertes , elles ont démontré leur robustesse opérationnelle.

Afin de pérenniser ces chaînes et d'augmenter leur portée , nous nous engageons dans une démarche DevOps visant à en faire monter la qualité , la fiabilité et la maintenabilité . Cette transformation débutera par la chaîne de modélisation , avant de se diffuser progressivement à l'ensemble de nos systèmes . Cette chaîne de modélisation s’appuie sur 6 plateformes logicielles, couvrant pour certaines des partenaires européens, et générant plus de 20 milliards de données de concentration en polluants chaque jour.

Cette création de poste constitue le début de cette démarche.

Votre mission

En qualité d’Ingénieur au sein de la Direction Opérationnelle et sous la responsabilité du Responsable Ingénierie Logicielle et IA vos missions s’articuleront en deux phases.

Phase 1 : Transformation des chaînes de modélisation de la qualité de l’air

Vous concevez et mettez en oeuvre les fondations DevOps de notre chaîne logicielle de modélisation, en étroite collaboration avec les équipes scientifiques :

• Auditer l'existant : cartographier le code, les dépendances, les processus de mise en production, les points de fragilité.
• Mettre en place le versioning et les workflows Git collaboratifs (revues de code, branches, gestion des releases).
• Concevoir et déployer une chaîne d'intégration continue adaptée au calcul scientifique : compilation, tests unitaires et d'intégration, tests scientifiques...
• Industrialiser la mise en production : conteneurisation, gestion d'environnements reproductibles, orchestration des chaînes de traitement.
• Introduire une démarche de qualité logicielle : tests automatisés, linting, documentation, revues de code...
• Mettre en place le monitoring et l'observabilité des chaînes opérationnelles.
• Accompagner et former les équipes aux nouvelles pratiques.

Phase 2 : Diffusion des bonnes pratiques

• Une fois la chaîne de modélisation transformée, votre rôle évolue naturellement vers un rôle de référent transverse :
• Étendre les pratiques DevOps à d'autres domaines logiciels de l'organisation (production de données, services aux utilisateurs, outils internes, etc.).
• Définir et maintenir un référentiel de bonnes pratiques d'ingénierie logicielle et DevOps adapté à notre contexte.
• Animer une communauté de pratique interne, organiser des formations, partager des retours d'expérience.
• Conseiller les Responsables d’Unités et les équipes sur les choix d'architecture et d'outillage.

Cette trajectoire est explicite : nous cherchons une personne qui construit, puis qui essaime.