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Dans un contexte de production informatique, vous interviendrez sur le maintien en condition opérationnelle et la cybersécurité d'un parc de serveurs Linux, ainsi que sur les middlewares associés. Vos principales responsabilités : Assurer le MCO et la cybersécurité des environnements Linux Suivre l'état de l'art et traiter les incidents et demandes Participer à l'intégration de nouveaux outils et aux projets d'évolution du périmètre Intervenir rapidement en cas d'incident afin de réduire au maximum le délai de rétablissement du service Traiter les demandes de mise en service et contribuer à leur industrialisation Assurer le support aux utilisateurs et aux équipes techniques

Informations clés Localisation : Montpellier ou Guyancourt (78) — 2 jours de télétravail par semaine TJM max : 550 € Démarrage : ASAP Durée : Mission longue durée (projection jusqu'en 08/2029) Contexte de la mission Au sein du pôle Data & IA, vous intégrez l'équipe Big Data en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes « as a service ». L'objectif est de déployer des architectures modernes, distribuées et hautement résilientes. En tant qu'Ingénieur Big Data Senior, vous participerez à la conception, l'implémentation et l'administration d'une infrastructure Cloud Hybride. Une solide expertise sur Google Cloud Platform (GCP) ainsi que sur les infrastructures On-Premise est requise. Le périmètre couvre l'ensemble du cycle de vie des services, de leur conception jusqu'à leur maintien en condition opérationnelle (MCO). Missions principales Infrastructures & Plateformes : Participer à la mise en œuvre, l'administration et l'optimisation continue de la plateforme Big Data et Data Engineering. Infrastructure as Code (IaC) : Développer et maintenir les scripts d'infrastructures avec Terraform et Terragrunt. CI/CD & GitOps : Automatiser et maintenir les pipelines de déploiement continu sous GitLab CI/CD, en appliquant les meilleures pratiques Cloud, DevOps et GitOps. MCO & Observabilité : Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes, puis déployer et maintenir les outils de monitoring et d'alerting. Collaboration & Documentation : Travailler en synergie avec les équipes applicatives, infra et DevOps, et rédiger la documentation technique et d'exploitation.

Dans le cadre de nos projets de transformation cloud et d'infrastructure, nous recherchons un(e) Ingénieur DevOps / Cloud expérimenté(e), maîtrisant les environnements Kubernetes et les plateformes cloud Azure et AWS. Missions principales : Conception, déploiement et administration d'infrastructures Kubernetes (on-premise & AKS) Mise en place et maintien de pipelines CI/CD (Azure DevOps, Jenkins, ArgoCD, GitLab CI/CD) Provisionnement d'infrastructure as Code avec Terraform et Ansible Déploiement et configuration des stacks de supervision : Prometheus, Grafana, Dynatrace Gestion des incidents (niveaux 2 et 3), rédaction de post-mortems Collaboration avec les équipes de développement pour le déploiement d'applicatifs conteneurisés Mise en œuvre des bonnes pratiques de sécurité cloud (gestion des certificats, privatisation des endpoints, IAM)

Contexte de la prestation La prestation se déroulera au sein de la Direction des Technologies de France Télévisions / Media Factory / Ingénierie Supply chain et Diffusion, entité en charge des systèmes permettant l'alimentation en médias et la diffusion des chaînes Nationales, des chaînes du réseau Outre-Mer et des chaînes régionales. Ces systèmes sont principalement opérés par le CDE (Centre de Diffusion et d'Échanges) dont les services audiovisuels comprennent la diffusion de F2, F3, F4, F5, franceinfo et de chaînes thématiques, et le CDA actuellement en construction (Centre de Diffusion et d'Acquisition) pour les chaînes du réseau Outre-Mer et le réseau régional de F3. Prestation attendue Dans ce cadre, France Télévisions recherche une prestation d'expertise infra IT de supervision des systèmes broadcast de Supply chain et de diffusion consistant à mettre en place la supervision d'une infra broadcast de Supply chain et de diffusions dont les outils principaux sont Prometheus et Grafana.

Contexte : Dans le cadre d'un projet à forts enjeux de disponibilité et de sécurité, nous recherchons un Senior DevOps / SRE disposant d'une solide expertise DBA pour intervenir sur une plateforme SaaS critique. Le consultant interviendra en collaboration avec les équipes Ops afin d'assurer le maintien en conditions opérationnelles, la fiabilité, la sécurité et la scalabilité de la plateforme et de ses différents composants. Missions : Administration et maintien en conditions opérationnelles de la plateforme ; Gestion des composants OpenSearch et ClickHouse ; Administration et maintien des différents services et dépendances : Kafka, RabbitMQ, etc. ; Accompagnement des équipes Ops sur les problématiques de disponibilité et de fiabilité ; Mise en place et maintien d'architectures hautement disponibles et sans Single Point of Failure (SPoF) ; Automatisation des déploiements et des opérations ; Gestion et optimisation des environnements Kubernetes ; Monitoring, supervision et amélioration de l'observabilité ; Analyse et résolution d'incidents complexes ; Scripting et automatisation en Bash / Python ; Participation à l'amélioration continue des pratiques DevOps / SRE.

Contexte : Nous recherchons un Ingénieur DevOps spécialisé Kubernetes pour rejoindre une équipe intervenant sur des infrastructures cloud et des plateformes applicatives. Vous serez intégré à une équipe en charge de l'exploitation, de l'administration et de l'évolution de plusieurs environnements GCP / OpenShift, ainsi que des services associés. Responsabilités : - Administrer et maintenir des clusters Kubernetes / OpenShift ; - Participer au déploiement et à l'évolution des applications conteneurisées - Gérer les environnements GCP et les services Cloud SQL / PostgreSQL ; - Administrer et maintenir des infrastructures RabbitMQ ; - Automatiser les déploiements et opérations d'exploitation avec Helm et GitLab ; - Mettre en place et maintenir la supervision des plateformes avec Prometheus et Grafana ; - Participer à l'amélioration de la fiabilité, de la performance et de l'automatisation des infrastructures ; - Contribuer aux activités de résolution d'incidents.

Description du poste : Nous recherchons un consultant freelance expert en infrastructures de bases de données pour prendre en charge le déploiement et l'architecture complète d'une infrastructure MongoDB dans un environnement exigeant. Vous interviendrez de A à Z sur le projet, assurerez l'accompagnement des équipes et contribuerez à la fiabilité opérationnelle du service. Missions : • Build de l'infrastructure MongoDB : déploiement de A à Z des clusters (replica sets, sécurité, sauvegardes) et participation à la définition et à l'évolution de l'architecture cible. • Automatisation : conception et maintenance des playbooks et rôles Ansible pour industrialiser les installations, configurations et montées de version. • Observabilité : développement de scripts Python de supervision et intégration aux outils de monitoring (Dynatrace, Prometheus, Grafana) pour anticiper les incidents. • Run & accompagnement : troubleshooting et résolution d'incidents complexes, participation au régime d'astreintes, conseil aux équipes clientes sur leurs configurations MongoDB.

Contexte : Dans le cadre de l'équipe Platform & Monitoring, notre client recherche un Intégrateur DevOps / Platform Engineer chargé de piloter l'automatisation de la chaîne CI/CD et la gestion des services d'infrastructure. La plateforme s'appuie notamment sur Kubernetes et une stack de monitoring comprenant Grafana, Loki, Mimir et Prometheus. L'objectif est de disposer d'une plateforme fortement automatisée, sécurisée, fiable et scalable. MISSIONS Concevoir et maintenir les modules Infrastructure as Code (IaC) avec Terragrunt / OpenTofu / Terraform pour des déploiements Kubernetes multi-environnements. Construire et optimiser les pipelines GitLab CI, incluant runners et auto-scaling. Gérer l'IAM avec Keycloak : OIDC, SSO, RBAC, realms, clients et fédération. Administrer le registre de conteneurs Harbor : signature d'images, réplication et analyse des vulnérabilités. Déployer et administrer l'infrastructure Cloud sur Microsoft Azure / AKS. Gérer les déploiements Kubernetes avec Helm et Flux / GitOps. Automatiser via scripting Bash, Python ou Go. Garantir la fiabilité, la sécurité et l'observabilité de la plateforme. Compétences indispensables Expertise attendue : OpenTofu / Terraform Terragrunt GitLab CI/CD Kubernetes Helm Flux / GitOps Azure / AKS Keycloak Harbor Scripting Bash, Python ou Go Linux Monitoring / Observabilité : Grafana Loki Mimir Prometheus

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)