Avis de recrutement : Administrateur(trice) de Bases de Données (DBA)

Description de l'offre

FICHE DE POSTE

Administrateur(trice) de Bases de Données (DBA)

@fric Payment Solutions (@PS) est la filiale fintech du groupe @fric. Dans un environnement réglementé, exigeant en disponibilité et en sécurité des données, le/la DBA occupe une fonction critique: il/elle garantit la fiabilité, la performance et la sécurité de l'ensemble des bases de données supportant les applications du groupe.

Le/la DBA est garant(e) de la gouvernance, de la performance, de la disponibilité et de la sécurité des bases de données de l'écosystème @PS, qu'elles soient NoSQL (MongoDB) ou relationnelles (SQL). Il/elle assure une supervision proactive des environnements de production, accompagne les équipes applicatives dans l'optimisation des accès aux données, et contribue à l'automatisation, au reporting décisionnel ainsi qu'au support de niveau 3 (N3) auprès du HelpDesk IT.

3.1 Gouvernance et cartographie des bases de données

Disposer d'une vision exhaustive, documentée et maîtrisée de l'ensemble des bases de données utilisées par les applications du groupe.

Activités principales

•     Réaliser et maintenir un inventaire complet des bases de données (type, version, volumétrie, environnement).

•     Produire une documentation technique normalisée (schéma, flux, dépendances applicatives).

•     Centraliser la documentation sur un support partagé (wiki interne / Git).

Indicateurs de performance associés

–      100 % des bases de données recensées et documentées.

–      Documentation validée et mise à jour au moins une fois par trimestre.

–      Temps moyen d'identification d'une base ou d'un schéma < 5 minutes.

3.2 Administration et optimisation MongoDB

Renforcer l'expertise interne sur MongoDB afin d'optimiser la performance, la scalabilité et la résilience des systèmes.

Activités principales

•     Maîtriser les concepts avancés : Replica Set, Sharding, Aggregation Pipeline, Transactions.

•     Réaliser la revue de l'architecture MongoDB existante.

•     Proposer des améliorations (partitionnement, indexation, réplication).

Indicateurs de performance associés

–      Au moins une optimisation structurelle mise en œuvre par application MongoDB critique.

–      Réduction du temps moyen de réponse des requêtes critiques ≥ 30 %.

–      Disponibilité MongoDB ≥ 99,9 %.

3.3 Administration et optimisation des bases de données relationnelles (SQL)

Assurer l'administration courante et l'optimisation des bases de données relationnelles (SQL) afin de garantir leur performance, leur intégrité et leur disponibilité.

Activités principales

•     Assurer l'administration courante des bases relationnelles (création, gestion des utilisateurs et des droits, maintenance).

•     Optimiser les requêtes SQL et analyser les plans d'exécution.

•     Gérer l'indexation, le partitionnement et l'évolution des schémas relationnels.

•     Revoir l'alignement du modèle de données avec les besoins applicatifs.

Indicateurs de performance associés

–      Réduction du temps moyen d'exécution des requêtes SQL critiques ≥ 25 %.

–      Disponibilité des bases relationnelles critiques ≥ 99,9 %.

–      100 % des bases relationnelles de production couvertes par une politique de maintenance planifiée (mise à jour, réindexation, etc.).

3.4 Observabilité et monitoring des bases de données

Mettre en place des outils d'observabilité permettant une supervision proactive des bases de données.

Activités principales

•     Déployer des outils de monitoring (performance, latence, charge, connexions).

•     Mettre en place des alertes automatiques sur seuils critiques.

•     Analyser régulièrement les métriques de production.

Indicateurs de performance associés

–      100 % des bases de production supervisées.

–      Temps moyen de détection d'incident (MTTD) < 5 minutes.

–      Réduction des incidents critiques liés aux bases de données ≥ 40 %.

3.5 Interaction avec les couches applicatives (Java / Spring)

Acquérir les bases nécessaires en Java / Spring afin de mieux analyser les interactions applicatives avec les bases de données.

Activités principales

•     Maîtriser les fondamentaux de Java / Spring Boot.

•     Comprendre les mécanismes ORM (JPA / Hibernate).

•     Lire et analyser le code d'accès aux données.

Indicateurs de performance associés

–      Capacité à auditer 100 % des modules d'accès aux bases de données critiques.

–      Recommandations d'optimisation validées régulièrement avec l'équipe backend.

3.6 Optimisation des accès MongoDB côté applicatif

Améliorer les performances des requêtes MongoDB via l'analyse des modules de connexion utilisés dans les projets.

Activités principales

•     Analyser les drivers, pools de connexions et configurations applicatives.

•     Réaliser la revue des requêtes lentes (slow queries).

•     Proposer des optimisations techniques ciblées.

Indicateurs de performance associés

–      Réduction du nombre de requêtes lentes ≥ 50 %.

–      Réduction du temps moyen d'exécution des requêtes critiques d'au moins 25 %.

3.7 Revue et optimisation des projets Spring Boot

Garantir une utilisation optimale des bases de données relationnelles et NoSQL dans les projets Spring Boot.

Activités principales

•     Analyser les repositories (JPA / SQL natif).

•     Auditer les index et les requêtes complexes.

•     Formuler des recommandations d'optimisation.

Indicateurs de performance associés

–      Audit réalisé sur 100 % des projets Spring Boot actifs.

–      Taux d'adoption des recommandations ≥ 70 %.

–      Amélioration mesurable des performances applicatives.

3.8 Résilience et continuité de service des bases relationnelles

Assurer la continuité de service et la haute disponibilité des bases relationnelles.

Activités principales

•     Analyser les architectures existantes.

•     Proposer des mécanismes de réplication / failover.

•     Réaliser des tests de scénarios de panne.

Indicateurs de performance associés

–      Mise en place d'au moins une stratégie de reprise (HA/DR).

–      Temps de reprise (RTO) conforme aux objectifs fixés.

–      Perte de données (RPO) proche de zéro.

3.9 Politique de sauvegarde et restauration (Backup & Recovery)

Sécuriser les données critiques via une politique de sauvegarde robuste et testée.

Activités principales

•     Définir les stratégies de sauvegarde (fréquence, rétention, stockage).

•     Automatiser les sauvegardes.

•     Réaliser des tests réguliers de restauration.

Indicateurs de performance associés

–      100 % des bases de production sauvegardées automatiquement.

–      Tests de restauration réalisés au moins deux fois par an.

–      Taux de succès des restaurations ≥ 99 %.

3.10 Automatisation et scripting (Python)

Utiliser Python pour automatiser les tâches récurrentes d'administration et de reporting.

Activités principales

•     Maîtriser les bases du langage Python.

•     Développer des scripts d'audit, de sauvegarde et de monitoring.

•     Intégrer ces scripts dans les processus existants.

Indicateurs de performance associés

–      Automatisation d'au moins cinq tâches critiques.

–      Gain de temps opérationnel ≥ 20 %.

3.11 Tableaux de bord et reporting décisionnel

Fournir des tableaux de bord clairs pour le suivi des applications en production (@fric Remit, MdA).

Activités principales

•     Définir les indicateurs clés (volumétrie, performance, erreurs).

•     Concevoir des dashboards dynamiques.

•     Mettre les tableaux de bord à disposition des équipes concernées.

Indicateurs de performance associés

–      100 % des applications critiques couvertes par des dashboards.

–      Satisfaction des utilisateurs internes ≥ 80 %.

–      Mise à jour des données en quasi temps réel.

3.12 Support N3 — Accompagnement du HelpDesk IT

Renforcer la capacité de résolution des incidents critiques liés aux bases de données en apportant un support de niveau 3 (N3) à l'équipe HelpDesk IT.

Activités principales

•     Prendre en charge les incidents complexes impliquant les bases de données (MongoDB, bases relationnelles).

•     Réaliser l'analyse approfondie des causes racines (RCA) des incidents critiques.

•     Collaborer étroitement avec le HelpDesk IT (N1/N2), les équipes Backend et Infrastructure.

•     Contribuer à la documentation des incidents récurrents et des procédures de résolution.

•     Former et transférer les compétences vers le HelpDesk IT sur les problématiques BD courantes.

Indicateurs de performance associés

–      Taux de résolution des incidents BD au niveau N3 ≥ 95 %.

–      Temps moyen de résolution (MTTR) des incidents critiques réduit d'au moins 30 %.