Recruter un administrateur Dataiku, c'est chercher un profil système et plateforme plus qu'un utilisateur de DSS. Le poste couvre l'installation des nœuds Design, Automation et API, le raccordement à l'annuaire, l'exécution des calculs sur Kubernetes, les environnements de code, les sauvegardes et les montées de version. Les offres parlent aussi d'ingénieur de production Dataiku, souvent dans des banques ou chez des intégrateurs qui exploitent la plateforme pour leurs clients.
Les CV mélangent deux populations. D'un côté, des consultants Dataiku qui ont touché aux réglages d'un projet. De l'autre, des ingénieurs Linux ou Kubernetes qui découvrent DSS. Le bon profil explique sous quel compte tourne le code d'un utilisateur, ce que l'installeur fait du DATA_DIR et pourquoi une montée de version se répète avant le jour J. La Dataiku Academy ne propose pas de certificat d'administration, l'entretien porte donc tout le poids.
Le nombre de nœuds, le passage des calculs par Kubernetes et la gestion de l'annuaire changent le niveau attendu, autant les obtenir du manager en amont. Un candidat junior peut ne connaître qu'un nœud Design. Côté senior, sa dernière montée de version, racontée étape par étape, suffit souvent à situer son expérience. L'ouverture de la plateforme à une nouvelle direction fait l'objet du cas de 20 minutes.
L'architecture DSS qu'un administrateur Dataiku fait tourner
Nœuds Design, Automation, API, Deployer et Govern
Une plateforme Dataiku se compose de plusieurs instances. Design pour développer, Automation pour la production, API pour le scoring en temps réel, Deployer pour piloter les mises en production, Govern pour la gouvernance des projets et des modèles. L'administrateur installe, relie et met à jour l'ensemble.
Installation personnalisée, Cloud Stacks et Fleet Manager
DSS s'installe sur un serveur Linux, se déploie dans le cloud de l'entreprise avec Dataiku Cloud Stacks, que Fleet Manager administre, ou s'utilise en service hébergé avec Dataiku Cloud. Le mode retenu change beaucoup le travail. Sur Dataiku Cloud, l'éditeur prend en charge la plupart des tâches d'exploitation.
DATA_DIR et installeur
Le répertoire de données contient la configuration, les projets, les journaux et les environnements de code de l'instance. L'installeur le migre à chaque montée de version, sans retour arrière possible autrement qu'en restaurant une sauvegarde. C'est l'objet central d'un plan de mise à jour.
Calcul élastique sur Kubernetes
DSS peut envoyer les recettes Python, les entraînements de modèles et Spark dans des conteneurs sur EKS, AKS, GKE ou un cluster interne. Il faut construire les images de base, définir des configurations d'exécution avec leurs limites de ressources et les attribuer par groupe.
User Isolation Framework
Sans isolation, tout le code tourne sous le compte de service de DSS. L'UIF fait exécuter le code sous l'identité de chaque utilisateur, sur le serveur, sur Kubernetes ou sur Hadoop. C'est une exigence courante des équipes sécurité dans les grands comptes.
Annuaire, groupes et connexions
Connexion par SSO en SAML ou OpenID Connect, groupes synchronisés depuis LDAP ou Active Directory, permissions données aux groupes. Les connexions aux bases et aux fournisseurs de LLM se gèrent au même endroit, avec des identifiants partagés ou propres à chaque utilisateur.
Environnements de code et plugins
Chaque projet s'appuie sur des environnements Python ou R aux versions figées, et sur des plugins installés par l'administrateur. En version 15, Python 3.9 et 3.10 et la gestion par Conda sont dépréciés. Suivre ces dépendances fait partie du poste.
Supervision, journaux et macros d'administration
Journaux du backend et des jobs, journaux d'audit, métriques envoyées vers l'outil de supervision, macros de nettoyage des journaux et fichiers temporaires. Un disque plein ou un backend saturé arrêtent tous les utilisateurs à la fois.
Le poste existe surtout dans les organisations qui ont plusieurs dizaines d'utilisateurs Dataiku et des exigences de sécurité fortes : banques, assurances, industrie, administrations, et ESN qui exploitent la plateforme pour leurs clients. Il est parfois tenu à mi-temps par un consultant Dataiku, parfois par un ingénieur de production ou un ingénieur DevOps qui gère aussi Kubernetes. Sur Dataiku Cloud, une grande partie de l'administration disparaît ; sur une installation personnalisée, tout revient à l'équipe interne, de l'isolation des utilisateurs aux montées de version. Précisez dans l'offre le mode d'installation, la présence de Kubernetes et le nombre de nœuds : ce sont eux qui dimensionnent le profil.
Les savoir-faire d'exploitation à contrôler
- Architecture des nœuds et installation
- Kubernetes et exécution conteneurisée
- Isolation des utilisateurs et sécurité
- Environnements de code et dépendances
- Montées de version, sauvegarde et reprise
- Supervision et déploiements en production
Administrateur Dataiku : cinq questions de production
Chaque question vient avec ce qu'une bonne réponse contient et le signal qui doit vous alerter. Pas besoin d'être technique pour les poser : écoutez si le candidat raconte du vécu.
Question 1 · confirmé à senior
Vous devez passer une instance DSS de la version 14 à la version 15 sur un week-end. Quel est votre plan ?
Une bonne réponseLire d'abord les notes de version : en 15, plus de nouveaux environnements de code en Python 3.6 à 3.8, fin du support d'Amazon Linux 2, Spark 4.1 sur Kubernetes qui abandonne Python 3.9. Répéter la montée sur une instance clonée ou de recette. Le jour venu : sauvegarde complète du DATA_DIR, arrêt, lancement de l'installeur en mode mise à jour, puis selon l'instance réinstallation de l'impersonation pour l'UIF, de l'intégration R et reconstruction des images de base. Après démarrage, reconstruction des environnements de code et des modèles qui l'exigent, nouveaux paquets pour les nœuds API, tests de quelques projets témoins. La personne sait qu'il n'existe pas de retour arrière hors restauration de la sauvegarde.
Signal d'alerteMonter la production directement sans répétition ni sauvegarde, ou croire qu'on pourra « revenir à la 14 » en relançant l'ancien binaire.
Question 2 · confirmé
Un data scientist peut exécuter du code Python sur le serveur DSS. Quel risque cela pose-t-il, et comment le maîtrisez-vous ?
Une bonne réponsePar défaut, tout tourne sous le compte de service dssuser : un code utilisateur peut lire la configuration, les données d'autres projets ou modifier l'installation, et les actions sur Hadoop ou les bases ne sont pas traçables par personne. Le User Isolation Framework fait tourner le code sous l'identité de l'utilisateur (impersonation), en local comme sur Kubernetes ou Hadoop. La personne restreint aussi la permission d'écrire du code non isolé à des groupes précis et privilégie l'exécution en conteneur.
Signal d'alerte« On fait confiance aux data scientists », ou ignorer sous quel compte Unix tournent les recettes Python.
Question 3 · confirmé
Chaque lundi matin, les recettes Python saturent la mémoire du serveur Design. Que proposez-vous ?
Une bonne réponseDéporter le calcul sur Kubernetes (EKS, AKS, GKE ou un cluster interne) avec l'exécution conteneurisée de DSS : images de base construites, images des environnements de code, plusieurs configurations d'exécution avec des demandes et limites de CPU et de mémoire, attribuées par groupe. Un groupe de nœuds qui s'adapte à la charge. La personne regarde aussi ce qui pourrait tourner dans la base en SQL et les notebooks laissés ouverts qui gardent leur mémoire.
Signal d'alerte« On double la taille de la machine » comme seule réponse, sans savoir quels projets consomment.
Question 4 · junior à confirmé
Pourquoi séparer les nœuds Design et Automation, et quand ajoutez-vous un nœud API ?
Une bonne réponseLe nœud Design sert au développement, le nœud Automation fait tourner les projets en production, avec ses propres connexions, droits et calendrier de mise à jour : une expérience ne peut pas casser un traitement réglementaire. Les projets passent de l'un à l'autre par bundles via le Project Deployer. Le nœud API sert au scoring en temps réel par des services d'API déployés avec l'API Deployer, et se multiplie ou tourne sur Kubernetes pour tenir la charge. Govern s'ajoute pour suivre les projets et les modèles sous l'angle gouvernance.
Signal d'alerteUne seule instance pour tout « parce que c'est plus simple », avec les scénarios de production sur la même machine que les essais.
Question 5 · confirmé
Trois projets demandent trois versions différentes de pandas. Comment gérez-vous les environnements de code ?
Une bonne réponseUn environnement de code par besoin, avec des versions figées, créé et maintenu sous contrôle de l'administrateur, et jamais d'installation dans l'environnement intégré de DSS. Les droits de création et d'usage sont donnés par groupe. Pour l'exécution en conteneur, les images de ces environnements sont reconstruites à chaque changement. La personne suit les dépréciations : en version 15, Python 3.9 et 3.10 et la gestion par Conda sont dépréciés.
Signal d'alerteUn pip install lancé à la main dans l'environnement intégré, qui casse DSS à la mise à jour suivante.
Recevez la fiche d'entretien complète en PDF
La fiche pour mener l'entretien de bout en bout, prête à imprimer ou à partager avec le manager.
- 30 questions sur 6 axes, avec la bonne réponse, le signal d'alerte et la relance
- Le niveau visé pour chaque question
- Une mise en situation de 20 minutes et ce qu'on attend du candidat
- La grille d'évaluation de 1 à 4, axe par axe
Administration Dataiku : ce que les recruteurs demandent
Un consultant Dataiku peut-il tenir le rôle d'administrateur ?
Sur Dataiku Cloud ou une petite instance, souvent oui, car l'éditeur ou Fleet Manager prend en charge une grande partie de l'exploitation. Sur une installation personnalisée avec Kubernetes, isolation des utilisateurs et plusieurs nœuds, le poste demande de solides bases Linux, réseau et conteneurs. Interrogez le candidat sur une montée de version qu'il a menée lui-même et sur la façon dont il a isolé le code des utilisateurs.
Faut-il exiger Kubernetes pour administrer Dataiku ?
Seulement si la plateforme envoie ou enverra ses calculs sur un cluster. Dans ce cas, la personne doit savoir lire les événements d'un pod, gérer un registre d'images et poser des quotas par espace de noms. Sans Kubernetes, l'accent porte sur Linux, la gestion du disque et de la mémoire, et l'intégration Hadoop quand elle existe. Indiquez clairement l'architecture cible dans l'offre.
Existe-t-il une certification d'administrateur Dataiku ?
La Dataiku Academy propose des certificats pour les concepteurs, les développeurs, le machine learning, le MLOps et l'IA générative, mais pas d'examen dédié à l'administration de la plateforme. Les certifications Kubernetes ou Linux complètent utilement un profil. Le niveau réel se juge sur des récits précis : montée de version, incident de production, mise en place de l'isolation ou d'un cluster.
Quelle mise en situation proposer à un administrateur Dataiku ?
Un plan de montée de version à rédiger en direct, à partir d'un extrait des notes de version et d'une description de l'instance, fonctionne bien. Vous voyez si la personne pense aux sauvegardes, aux environnements de code, aux images et à l'ordre des nœuds. Un test technique sur une machine réelle demande une instance d'essai et du temps, réservez-le aux profils retenus en dernière étape.
Pour structurer vos autres entretiens, consultez aussi nos pages sur les questions d'entretien de recrutement, la méthode de l'entretien structuré et la grille d'évaluation d'entretien.
