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Missions :
Analyser et interpréter les données pour évaluer la qualité et les performances des outils développés
Comprendre les principes de l'apprentissage automatique, du pipeline MLOps et de l'ingénierie des données serait un plus
Travailler efficacement avec des équipes techniques Data et 2IA
Procéder à l'analyse et préconiser des choix techniques dans son domaine d'activité puis proposer des solutions afin d’améliorer la disponibilité des produits afin de les rendre résistants aux défaillances
Elaborer les preuves de concepts, les tests et/ou maquettes à vérifier et réaliser l'étude d'impact sur l'architecture existante ou prévisionnelle pour tout nouveau projet ou toute nouvelle technologie
Concevoir et mettre en œuvre des plateformes d'Intégration Continue (CI/CD)
Implémenter des outils de configuration et d'automatisation pour industrialiser les processus de déploiement
Analyser et résoudre les anomalies liées à la performance et à la scalabilité des systèmes
Définir, documenter et mettre en œuvre des bonnes pratiques Devops
Rapporter son activité en communiquant sur tout évènement impactant le fonctionnement du système d'information
Etablir les tableaux de bord et suivre les indicateurs d'activité
Procéder à une veille technologique dans son domaine d'activité
Activités spécifiques :
Être affecté, le cas échéant, à une ou des équipes afin de participer à ses activités opérationnelles dans son domaine d’expertise.
Intégrer et participer aux différents comités des projets Agile/Scrum des applications.
Organiser ou participer à des ateliers de présentation, de partage de connaissances ou de retours d’expériences sur les domaines d’expertise du Chapter Ingénierie DevOps.
Profil recherché
Bac+5
Minimum 5 ans d’expériences dans un poste similaire
Avoir des connaissances sur le domaine du Machine Learning
Avoir au moins un niveau confirmé sur les outils CI/CD, sur Ansible, Jenkins, GitLab CI et Python
Environnement de travail
Ordonnanceur et outils CI/CD : Jenkins, Rundeck
Outil gestion config et provisionnement : Ansible (avec Molecule et Vault), Chef
Equilibreur de charge : BIG-IP f5 Networks
Scripting : yaml, groovy, bash, python, ruby, Go
Stack middleware type LAMP
Système de gestion de versions : GIT (GitLab), SVN
Hyperviseur virtualisation : Docker, VMWare, VirtualBox, Vagrant, Nutanix
Orchestrateur de conteneurs docker : Kubernetes
Outils Kubernetes
Systèmes d'exploitation Linux (CentOS, Redhat, Alma et Alpine Linux), Windows
Serveur http : Apache, Nginx
Serveur stockage : NetApp, Scality
Sécurité : Trivy Aquasecurity, Owasp dependency check, vulnerability SonarQube
Dashboard : Grafana, Kibana
Plateforme gestion flux et traitement : Apache Airflow
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