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Notre client, éditeur de solutions logicielles pour les professionnels de la finance et de la gestion de patrimoine, renforce son équipe Observabilité. Le groupe s'est construit par croissance externe et mène un chantier de rationalisation autour d'une plateforme Grafana Cloud déjà déployée et validée sur deux équipes pilotes. L'enjeu est désormais de l'étendre à une dizaine d'équipes supplémentaires, sur un périmètre de 20 à 25 équipes et environ 300 ingénieurs. MissionsDéployer et fine-tuner la plateforme Grafana Cloud sur de nouvelles équipes applicatives : configuration des connecteurs, dashboards, règles d'alerting et healthchecks. Concevoir des setups standardisés et réutilisables pour industrialiser l'onboarding de chaque nouvelle équipe. Instrumenter les applications avec les équipes de développement : métriques applicatives, logs structurés, traces distribuées et suivi de l'expérience utilisateur. Définir et mettre en œuvre les processus de gestion d'incidents : règles d'alerte, routage, escalade, runbooks, et passage d'une détection passive à une détection proactive avant impact client. Définir les SLI/SLO des applications du périmètre avec les équipes, et exploiter les error budgets comme outil d'arbitrage. Réduire le bruit d'alerting et maîtriser les volumes d'ingestion (cardinalité, labellisation, rétention). Accompagner chaque équipe de bout en bout : état des lieux, configuration, tests, suivi de la montée en maturité. Faire converger les pratiques de monitoring entre les équipes et s'aligner avec la DSI sur la trajectoire globale.

Missions principales : Cadrer la solution cible et réaliser le chiffrage du projet Préparer et défendre une proposition technique en anglais Concevoir l'architecture Datadog : APM, logs, métriques, alerting et dashboards Construire une vision end-to-end des services, de l'infrastructure jusqu'à l'applicatif Déployer un MVP sur un périmètre réseau et des applications critiques Standardiser et industrialiser les pratiques d'observabilité Préparer le passage en Run Travailler en collaboration avec les ingénieurs réseau et systèmes Environnement Industrie & Défense

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Staff Engineering, nous recherchons un Staff Software Engineer / Développeur Full Stack Senior capable d'intervenir en transverse sur des problématiques techniques complexes et structurantes. Le rôle combine développement logiciel, architecture et Platform Engineering, avec une forte dimension hands-on. 🎯 MissionsConcevoir et challenger des architectures complexes. Continuer à développer et contribuer directement au code. Résoudre des problématiques techniques impactant plusieurs équipes. Construire et industrialiser des golden paths et briques de plateforme. Accompagner les équipes sur Kubernetes, Azure et les pratiques Cloud Native. Participer aux migrations complexes et aux incidents critiques. Industrialiser CI/CD, sécurité, qualité et observabilité. Définir et diffuser les bonnes pratiques engineering. Réaliser des PoC et accompagner les choix technologiques. 💻 Stack / compétences recherchéesDéveloppement TypeScript / JavaScript en priorité Java Python Architecture microservices DDD Architecture hexagonale Event-Driven / CQRS Cloud & Platform Azure / AKS Kubernetes Terraform Helm ArgoCD / GitOps CI/CD Platform Engineering / Internal Developer Platform Observabilité / SRE OpenTelemetry Prometheus Grafana Datadog SLO / SLI / Error Budgets Bonus Kafka / Confluent OAuth2 / OIDC API Management DevSecOps / Software Supply Chain Snowflake / architectures Data

Missions principales : • Cadrer la solution cible et réaliser le chiffrage du projet • Préparer et défendre une proposition technique en anglais • Concevoir l'architecture Datadog : APM, logs, métriques, alerting et dashboards • Construire une vision end-to-end des services, de l'infrastructure jusqu'à l'applicatif • Déployer un MVP sur un périmètre réseau et des applications critiques • Standardiser et industrialiser les pratiques d'observabilité • Préparer le passage en Run • Travailler en collaboration avec les ingénieurs réseau et systèmes Conditions impératives liées à l'environnement Défense : nationalité FR et casier judiciaire vierge

Dans un environnement technique hétérogène, des incidents à fort impact business restent difficiles à diagnostiquer faute de visibilité suffisante. L'objectif est de construire une plateforme d'observabilité structurée autour de Datadog, avec une approche progressive : cadrage, mise en place, puis déploiement à plus grande échelle. Descriptif de la mission Réaliser une phase de cadrage et de chiffrage de la solution d'observabilité (rendu attendu mi-octobre) Concevoir l'architecture d'observabilité : APM, logs, monitoring, alerting Piloter la mise en place opérationnelle de Datadog sur le périmètre défini Travailler en étroite collaboration avec les équipes réseaux et systèmes Accompagner la montée en charge et le déploiement à plus grande échelle si le projet est validé après le cadrage Présenter et soutenir les livrables techniques (soutenance en anglais)

Nous recherchons un profil orienté Développement et DevOps pour contribuer à l'évolution, la sécurisation et l'industrialisation d'une plateforme engineering. Le candidat interviendra aussi bien sur les aspects développement, automatisation, CI/CD, observabilité et accompagnement des utilisateurs. Points importants : Profil davantage orienté Développement Python / Plateforme Engineering qu'Ops pur. Forte composante DevOps avec CI/CD, Kubernetes, observabilité et automatisation. Capacité à créer des outils et services facilitant l'autonomie des équipes tout en les accompagnant dans leur utilisation.

Objectifs et livrables :Concevoir, déployer et optimiser les configurations Dynatrace (dashboards, alerting, SLO...) Définir et appliquer les standards d'instrumentation (traces, métriques, logs) Industrialiser les processus d'observabilité (automatisation, pipelines) Fiabiliser et unifier les données issues des différents outils d'observabilité Collaborer avec les équipes Dev/SRE/OPS pour intégrer l'observabilité dans les projets Concevoir des tableaux de bord orientés exploitation et décision Participer aux rituels SCRUM et contribuer à l'animation technique du produit Observabilité

ContexteDans le cadre de l'évolution d'une plateforme d'observabilité, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) DevOps / Observabilité Senior pour participer à la construction, l'exploitation et l'industrialisation de solutions de monitoring, logging et tracing. La mission s'inscrit dans un environnement Cloud à grande échelle, avec des enjeux forts de fiabilité, de performance et d'accompagnement des équipes techniques. MissionsParticiper à la conception et à l'évolution de la plateforme d'observabilité. Déployer, configurer et superviser les différents composants de la plateforme. Participer à la collecte et à l'exploitation des logs, métriques et traces. Contribuer à l'intégration et au déploiement d'OpenTelemetry. Administrer et faire évoluer les solutions d'observabilité existantes. Gérer les incidents et problèmes et contribuer au maintien en conditions opérationnelles. Industrialiser les déploiements et améliorer continuellement la plateforme. Accompagner les équipes techniques dans l'utilisation des outils d'observabilité. Conseiller sur le choix des indicateurs et la pertinence des données de télémétrie collectées. Participer à la documentation technique et aux dossiers d'exploitation. Contribuer au transfert de compétences auprès des équipes internes. Environnement techniqueOpenTelemetry – Confirmé / Impératif Kubernetes – Confirmé à Expert GCP – Confirmé Grafana / Loki / Mimir / Tempo ou Datadog – Confirmé Terraform ArgoCD / AWX Infrastructure as Code Linux Monitoring, logging, alerting, tracing Culture SRE / SLO

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Application Observability Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la High-tech. Description🚀 Contexte de la missionAu sein d'un groupe spécialisé dans les logiciels et services pour les professionnels du patrimoine et de la finance, vous rejoignez l'équipe de transformation sous la direction de l'Application Observability Lead et du Head of IT Transformation. Dans le cadre de l'harmonisation de son paysage technique (regroupant près de 300 ingénieurs répartis dans plus de 20 équipes), l'entreprise déploie son socle d'observabilité autour de Grafana Cloud (Loki, Tempo, Faro, K6, OpenTelemetry, Prometheus). Après une phase pilote sur la partie outillage, l'enjeu principal consiste désormais à déployer ce socle sur une dizaine d'équipes (dont des applications critiques) tout en instaurant une vraie culture de l'observabilité et le modèle « you build it, you run it ». Pour porter ce projet d'envergure, nous recherchons un(e) Application Observability Engineer / Tech Lead Observabilité (H/F). Votre mission combinera le déploiement technique de la plateforme et l'accompagnement des équipes dans la structuration de leurs processus de gestion d'incidents. 🎯 Missions principales & Rôle1. Standardisation & Déploiement Grafana Cloud : Définir et déployer les standards d'observabilité sur Grafana Cloud : dashboards, monitoring applicatif (Kubernetes / EKS, VMs), supervision des bases de données (RDS), définition des SLOs/SLIs, règles d'alerting, synthetic monitoring, collecte et traitement des logs/traces. Adapter la stack aux besoins spécifiques des applications tout en garantissant la cohérence globale avec les normes de l'entreprise. Collaborer avec les équipes d'infrastructure Cloud pour assurer la collecte performante des métriques, traces et logs via les collecteurs (OpenTelemetry, Prometheus). 2. Coaching, Accompagnement & Culture DevOps : Réaliser l'état des lieux des pratiques et outils existants équipe par équipe, puis définir un plan de migration structuré. Accompagner progressivement une dizaine d'équipes applicatives (cadrage, configuration, tests, suivi). Former et sensibiliser les équipes d'ingénierie aux bonnes pratiques d'observabilité pour ancrer la responsabilité du suivi en production (« you build it, you run it »). 3. Structuration des Processus de Gestion d'Incidents : Accompagner la refonte des workflows de gestion d'incidents afin d'accélérer la détection et la résolution des anomalies avant tout impact utilisateur. Faire évoluer le modèle de suivi et d'escalade des alertes entre la DSI et les équipes projets. 🏁 ObjectifsPasser d'un monitoring subi à une observabilité proactive intégrée au cycle de vie applicatif. Déployer et généraliser le socle Grafana Cloud auprès d'une dizaine d'équipes clés. Responsabiliser les équipes projets sur le suivi de leurs applications en production et optimiser les délais de résolution d'incidents (MTTR).

Vos principales responsabilités incluront : * Concevoir, implémenter et gérer des infrastructures cloud robustes et évolutives sur Google Cloud Platform (GCP). * Déployer et opérer des applications conteneurisées sur Google Kubernetes Engine (GKE). * Mettre en œuvre et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab. * Développer et maintenir l'infrastructure as Code (IaC) à l'aide de Terraform. * Assurer la surveillance (Monitoring) proactive de nos systèmes et applications, et mettre en place des alertes pertinentes. * Optimiser la sécurité de nos environnements GCP (IAM, VPC, Firewalls, Routage). * Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement pour garantir la fluidité des déploiements et l'opérabilité des applications. * Contribuer à l'amélioration continue de nos pratiques DevOps et à l'adoption de nouvelles technologies.

Analyse et interprétation des logs (~50 %) — priorité n°1 • Analyser et interpréter quotidiennement les logs applicatifs via la stack ELK. • Identifier les erreurs récurrentes, corréler les signaux et détecter les signaux faibles. • Rechercher les root causes et faire le lien entre les logs et le code applicatif (Java). • Être un point d'entrée en amont des incidents : traiter les problématiques avant qu'elles ne deviennent des incidents majeurs. • Travailler en lien étroit avec les Service Delivery Managers (SDM) sur le suivi et l'analyse des problématiques. Administration de la stack ELK (~30 %) • Administrer Elasticsearch, Kibana, Logstash et Filebeat. • Gérer les index, les politiques ILM et les pipelines de collecte. • Configurer et faire évoluer l'alerting. • Contribuer à la dimension observabilité : APM / OpenTelemetry, dashboards, alerting préventif, SLI/SLO. Montée en compétences des équipes N2 (~20 %) • Accompagner et coacher les équipes support et développement dans une posture de pédagogue. • Créer et maintenir des runbooks pour outiller le N2. • Favoriser l'autonomie des équipes et réduire durablement les escalades vers le N3. • Présenter analyses et recommandations aux équipes techniques et aux instances de pilotage (SAFe / PI Planning).

Grand groupe international recherche un ingénieur infrastructure passionné par les nouvelles technologies afin de participer à la transformation des équipes d'exploitation autour de l'intelligence artificielle. L'objectif n'est pas de développer des applications métier en IA mais de concevoir des assistants techniques, automatiser les opérations d'exploitation et expérimenter de nouveaux usages de l'IA appliqués aux infrastructures. Le poste mêle activités d'ingénierie système, automatisation, DevSecOps et R&D autour des agents IA. Missions : Concevoir et industrialiser des plateformes Linux. Développer des automatisations d'exploitation. Participer à l'évolution des outils GitLab CI/CD, Ansible, SaltStack et des plateformes Kubernetes. Concevoir des assistants IA destinés aux équipes Infrastructure. Développer des workflows multi-agents pour automatiser certaines opérations techniques. Expérimenter des solutions IA locales et sécurisées (LLM on-premise). Participer aux sujets d'observabilité, monitoring et automatisation. Collaborer avec les équipes Infrastructure, Sécurité, DevSecOps et Observabilité. Réaliser une veille technologique active sur les usages de l'IA dans les infrastructures.

Le contextePour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Production & SRE afin de reprendre en main la chaîne d'observabilité existante sur un périmètre applicatif critique, l'améliorer et réduire le RUN. L'objectif est de rendre les équipes dev et support autonomes et de faire baisser durablement les escalades N3. Vos missions Maintien en conditions opérationnelles de la stack Elastic (Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat) sur tous les environnements : utilisateurs et rôles, index et ILM, upgrades, pipelines d'ingestion, alerting Observabilité applicative : APM / OpenTelemetry, dashboards et alerting préventifs par composant critique, définition et suivi des SLO / SLI, tests de performance JMeter Analyse de production : lecture et corrélation des logs, détection des patterns récurrents et signaux faibles (saturation, dérives de performance, capacity) pour traiter les causes avant l'incident Post-mortems et recherche de causes racines sur les incidents majeurs, plans d'action trackés, alimentation du Problem Management Shift-left avec le support : runbooks avec le N2, dashboards exploitables par le N1 / N2 Montée en autonomie des développeurs : pairing (lecture de logs, diagnostic), kit d'autonomie dev Pilotage par la mesure : baseline et indicateurs (heures de support N3, taux d'escalade, MTTR, SLA applicatives, couverture d'alerting) Contribution à la roadmap technique fiabilité et observabilité, portée en PI Planning

Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre mission Vous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique : Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning

Dans le cadre du développement d'une plateforme IA hautement sécurisée destinée aux environnements critiques, nous recherchons un Ingénieur DevSecOps / MLOps expérimenté pour industrialiser, sécuriser et maintenir les chaînes CI/CD et les environnements de déploiement IA. Vos missions : - Concevoir et industrialiser des patterns CI/CD réutilisables pour des environnements sécurisés. - Accompagner les équipes Data / IA dans le déploiement et l'exploitation de leurs modèles. - Déployer et maintenir les composants DevSecOps : sécurité du code, images, dépendances, secrets et supply chain. - Intégrer les solutions dans des infrastructures On-Prem sécurisées. - Mettre en place l'observabilité, la supervision et la traçabilité de bout en bout. - Participer aux problématiques MLOps, sécurité, conformité et gouvernance. Environnement technique : Docker, Kubernetes, Helm, Kustomize, GitLab CI, GitOps, ArgoCD, Harbor, Nexus, Vault, SAST/DAST/SCA, SBOM, PKI, mTLS, RBAC, Network Policies, Zero Trust, Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry. Connaissances appréciées : MLflow, MLOps, GPU NVIDIA, modèles IA/LLM, sécurité Kubernetes et environnements air-gapped / souverains.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Platform Engineer DevOps / Cloud : GCP / Kubernetes Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence MDE/OPS/5565 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation Le client est un grand compte du secteur des médias qui recherche un Platform Engineer (DevOps / Cloud Engineer) expérimenté pour construire, exploiter et faire évoluer l'infrastructure cloud qui héberge ses applications. Le poste porte la couche plateforme : ressources cloud, Kubernetes, automatisation de l'infrastructure, observabilité et gouvernance des coûts, en lien étroit avec l'hébergeur et avec les équipes de développement qui déploient sur la plateforme. Au-delà de l'exploitation, le poste porte une forte dimension Developer eXperience : pipelines, outillage de packaging et observabilité doivent permettre à chaque équipe de développement de construire, déployer et exploiter ses applications en autonomie, simplement, rapidement et en sécurité. Activités principales Cloud et automatisation de l'infrastructure Maîtrise d'au moins un grand fournisseur cloud, de préférence Google Cloud Platform, Scaleway également apprécié, certifications officielles appréciées Provisioning de l'infrastructure avec Terraform en production : conception de modules, gestion du state et des environnements, intégration aux workflows de revue CI/CD Kubernetes, des workloads à l'exploitation des clusters Déploiement et diagnostic d'applications conteneurisées Administration de clusters en production : node pools et montées de version, ingress et TLS, durcissement, RBAC/OIDC, garde-fous multi-tenant, DNS et réseau du cluster CI/CD et packaging applicatif Conception et maintenance de pipelines GitHub Actions au service de plusieurs équipes : reusable workflows, runners, cache, secrets, release/rollback, quality gates Maintenance des images Docker et du chart Helm partagé sur lesquels les équipes s'appuient pour livrer Observabilité et performance Collecte fondée sur OpenTelemetry et l'écosystème VictoriaMetrics : métriques, logs, traces Dashboards Grafana et alerting en PromQL/MetricsQL Décisions de capacité et d'autoscaling fondées sur le comportement observé : requests/limits, HPA/VPA, prescaling avant les pics d'audience, tests de charge, KEDA et Descheduler appréciés FinOps et responsabilité des coûts Rendre la dépense d'infrastructure visible et attribuable : tagging, showback/chargeback, dashboards et alertes budgétaires Activer les leviers d'économie et documenter l'impact financier des choix techniques Livrables attendus Fonctionnalités décrites dans les user stories du client, déployées et installées sur l'infrastructure désignée (système d'exploitation, base de données, serveur web) Ensemble des classes et scripts nécessaires à l'intégration dans le système d'intégration continue du client Ensemble des scripts de monitoring, de tests de charge, d'administration et de déploiement nécessaires au bon fonctionnement de la solution livrée Commentaires inline clairs sur l'objet et la responsabilité de chaque classe et méthode Code synchronisé quotidiennement avec l'environnement GitHub du client Documentation rédigée en anglais et maintenue dans le wiki interne du client (Confluence) Exigences opérationnelles Utilisation quotidienne obligatoire des outils de gestion de projet du client : JIRA, Tempo, Confluence Gestion du code exclusivement dans le compte GitHub entreprise du client Pratique courante des outils de développement assisté par IA (agents de développement, assistants de code, LLM de dernière génération) attendue. Les licences sont à la charge du consultant, sans quota d'utilisation, sur les modèles de plus haut niveau.