Database Operations
Portez la couche de données de nos plateformes clients. Vous concevrez, déploierez et exploiterez une infrastructure de bases de données couvrant ChromaDB pour les charges vectorielles et ScyllaDB pour les systèmes transactionnels à très haut débit.
À propos du poste
Nous cherchons un·e opérateur·rice à forte initiative, qui pense en modèles de données, vit dans un terminal et a des convictions solides sur les arbitrages entre cohérence et disponibilité. Ce poste se situe à l'intersection de l'infrastructure et de l'ingénierie applicative : vous concevrez des schémas, optimiserez des requêtes, réglerez des clusters et maintiendrez notre couche de données rapide et fiable sur plusieurs déploiements clients. Nous sommes en 2026 et nous attendons que vous travailliez en conséquence : pousser Codex et Claude Code à écrire migrations, outillage, harnais de tests de charge et runbooks bien plus vite qu'à la main, puis vérifier rigoureusement, car en infrastructure de données un changement non vérifié est un incident à venir. Le levier est énorme, le rayon d'impact aussi : celles et ceux qui réussissent ici associent une itération rapide assistée par IA à une discipline de test — changements de schéma répétés sur des données réalistes, migrations testées à blanc et réversibles, affirmations de performance appuyées par des benchmarks plutôt que par l'intuition. ChromaDB et ScyllaDB sont au cœur de notre manière de construire. ChromaDB alimente notre recherche vectorielle et nos pipelines d'embeddings pour les fonctionnalités augmentées par l'IA ; ScyllaDB porte les charges à haut débit et faible latence dont dépendent nos clients fintech et food-tech (des millions d'écritures par seconde avec un p99 de quelques millisecondes). Vous porterez les deux, ainsi que la vérification qui les rend dignes de confiance.
Ce que vous ferez
Concevoir et maintenir les clusters ScyllaDB et les instances ChromaDB pour les charges transactionnelles à haut débit et les charges vectorielles des plateformes clients
Utiliser Codex, Claude Code et des outils similaires pour avancer vite sur les migrations, l'automatisation, les harnais de tests de charge et les runbooks, puis relire et vérifier chaque changement avant qu'il n'atteigne la production
Construire l'infrastructure de test et de vérification de la couche de données : jeux de données de test réalistes, migrations testées à blanc, changements réversibles et benchmarks reproductibles
Définir les modèles de données, les stratégies de partitionnement et les politiques de compaction pour ScyllaDB ; construire les schémas de collections, l'indexation et l'optimisation des requêtes pour ChromaDB
Étayer chaque affirmation de performance et de capacité par des benchmarks et des tests de charge plutôt que par des hypothèses
Mettre en place monitoring, alerting et planification de capacité, et traiter la revue de code comme un filtre essentiel, en particulier pour les migrations et l'outillage écrits par IA
Rédiger des runbooks, mener des post-mortems d'incident sans blâme et relever en continu le niveau de fiabilité opérationnelle
Évaluer et comparer les nouveaux outils de base de données et d'IA à mesure que les besoins de charge évoluent
Prérequis
3 ans et plus d'exploitation de bases de données distribuées en production (ScyllaDB, Cassandra ou DynamoDB)
Forte initiative : vous portez la couche de données de bout en bout, vous vous débloquez seul·e et vous poussez la fiabilité sans qu'on vous le demande
Usage quotidien et fluide des outils de code IA (Codex, Claude Code ou équivalents) pour avancer vite, associé à la discipline de vérifier et relire ce qu'ils produisent
Une habitude rigoureuse de test et de vérification appliquée aux données : migrations répétées, données de test réalistes, changements réversibles et affirmations appuyées par des benchmarks
Expérience pratique des bases vectorielles (ChromaDB de préférence ; Pinecone/Weaviate/Milvus acceptés)
Bonne compréhension du modèle de données CQL, de la conception des partitions et des internes de ScyllaDB (compaction, repair, streaming)
À l'aise avec Linux, le scripting shell, l'infrastructure-as-code (Terraform/Ansible/Pulumi) et l'orchestration de conteneurs (Docker, Kubernetes), avec de solides fondamentaux en systèmes distribués (CAP, cohérence à terme, consensus)
Un plus
Vous construisez votre propre automatisation, vos evals ou vos agents pour exploiter et vérifier l'infrastructure plus vite
Expérience de ScyllaDB Alternator (API compatible DynamoDB)
Contributions à des projets de bases de données open source
Familiarité avec LangChain, LlamaIndex ou des frameworks similaires qui s'intègrent à ChromaDB
Expérience de tuning de performance à grande échelle (>1M ops/s) appuyée par des benchmarks reproductibles