Mission freelance Consultant CI/CD Gitlab/Google Cloud

Missions : Auditer les pratiques actuelles et proposer une architecture cible détaillée pour la chaîne CI/CD Data & App sur GCP. Concevoir et implémenter les pipelines dans GitLab CI pour automatiser : Le build, le test et le déploiement de l'Infrastructure as Code avec Terraform. Le déploiement et les tests des transformations BigQuery (SQL). Le build, le test et le déploiement d’applications JS et ReactJS (SFCC). Le build, le test et le déploiement d’applications Java (Mulesoft). Le build (via Cloud Build), le stockage (sur Artifact Registry) et le déploiement d'applications conteneurisées (Cloud Run, GKE si nécessaire). L'intégration de tests automatisés (unitaires, intégration, qualité des données. Proposer et implémenter le plus souvent possible de l’IA (Gemini 2.5 ou autre) pour simplifier et accélérer la CI/CD dans les domaines du code, du débug, des tests, de la documentation ou d’autres usages. Configurer et optimiser l'intégration entre GitLab CI et GCP (Runners sur GCE/GKE, gestion des secrets avec Secret Manager). Intégrer les fonctionnalités de Splunk Cloud pour assurer la visibilité et l'alerting sur les pipelines CI/CD et les assets déployés. Promouvoir et mettre en oeuvre les meilleures pratiques DevOps / DataOps (gestion des environnements dev/staging/prod, sécurité, reproductibilité). Accompagner et former les équipes internes (Data Engineers, Data Scientists) à l'utilisation et à la maintenance de la chaîne CI/CD. Documenter l'architecture, les processus et les configurations mis en place sur Atlassian Confluence.

Compétences : Expertise confirmée en conception et mise en oeuvre de chaînes CI/CD complexes, avec une maîtrise approfondie de GitLab CI/CD. Solide expérience pratique sur Google Cloud, notamment avec les services suivants : Compute/Containers : GCE, GKE, Cloud Run, Cloud Build, Artifact Registry. Stockage/Base de données : GCS, BigQuery, Cloud SQL. Traitement/Orchestration : Dataform, Airflow, Pub/Sub. Opérations & Sécurité : Splunk, IAM, Secret Manager. Maîtrise indispensable de Terraform pour l'Infrastructure as Code sur Google Cloud.. Excellentes compétences en scripting, particulièrement en Python. La connaissance de Shell est également nécessaire. Expérience significative avec la conteneurisation (Docker). Compréhension solide des principes et enjeux du Data Engineering et du DataOps. Habitué(e) aux outils de développement modernes : Git, VS Code. Excellentes capacités de communication, d'analyse et de résolution de problèmes. Autonomie, proactivité et capacité à travailler en collaboration avec des équipes techniques