Le poste Expert Observabilité SI - Datadog
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Définition du modèle d’observabilité (Blueprints & Standards)
Concevoir et maintenir les blueprints d’observabilité (logs, métriques, traces, RUM, synthetics)
Définir les standards d’instrumentation (OpenTelemetry, tagging, naming, SLO/SLI)
Structurer une approche “Observability by Design” intégrée aux cycles de développement
Formaliser des patterns d’intégration Datadog pour différents types d’applications et architectures
Plateforme Datadog & Enablement des équipes
Piloter et optimiser la plateforme Datadog (APM, Logs, Infrastructure, RUM, Synthetic Monitoring)
Mettre en place des mécanismes self-service pour les équipes (templates, dashboards prêts à l’emploi, librairies)
Intégrer l’observabilité dans les chaînes CI/CD
Conjointement avec les experts de l'infrastructure Cloud, automatiser les déploiements et configurations (Terraform, API Datadog)
Supervision de la supervision & FinOps
Définir et mettre en œuvre les pratiques de “monitoring de la plateforme d’observabilité” :
Qualité des données
Taux de couverture
Pertinence des alertes
Piloter la maîtrise des coûts Datadog :
Optimisation du volume de logs et traces
Politique de rétention
Gouvernance des usages
Mettre en place des indicateurs FinOps et tableaux de bord de pilotage
Approche SRE & fiabilité des systèmes
Déployer les pratiques SRE (SLO/SLI, error budgets, toil reduction)
Accompagner les équipes dans la gestion proactive des performances et incidents
Contribuer à l’amélioration continue de la résilience des systèmes
Promouvoir l’usage de l’observabilité pour la prise de décision opérationnelle (gestion des événements)
Animation de la communauté & conduite du changement
Animer une communauté SRE / Observabilité transverse
Organiser des ateliers, formations et retours d’expérience
Produire de la documentation, guidelines et bonnes pratiques
Acculturer les équipes aux enjeux d’observabilité moderne et de fiabilité
Maîtrise de Datadog (APM, Logs, RUM, Synthetic Monitoring, Infrastructure Monitoring)
Excellente connaissance des concepts d’observabilité (logs, métriques, traces, OpenTelemetry)
Expérience dans la définition de modèles / standards d’observabilité à l’échelle
Connaissance des pratiques SRE (SLO, SLI, error budgets)
Expérience en FinOps appliqué aux outils de monitoring
Compétences en automatisation (Terraform, scripting Python/Bash)
Bonne compréhension des environnements cloud et architectures distribuées
Connaissance des apports de l’IA appliquée à l’observabilité (AIOps)
Vision produit et approche plateforme
Forte capacité d’influence et de leadership transverse
Esprit analytique et orientation résultats
Pédagogie et capacité à embarquer des communautés techniques
Autonomie et proactivité
AWS (niveau avancé, 5 à 8 ans d’expérience)
Datadog
Bonnes pratiques de développement logiciel
Profil recherché
Minimum 5 ans d’expérience dans les domaines de l’observabilité, de la supervision ou du SRE, avec une forte orientation plateforme et transformation des pratiques
Maîtrise de Datadog (APM, Logs, RUM, Synthetic Monitoring, Infrastructure Monitoring)
Excellente connaissance des concepts d’observabilité (logs, métriques, traces, OpenTelemetry)
Expérience dans la définition de modèles / standards d’observabilité à l’échelle
Connaissance des pratiques SRE (SLO, SLI, error budgets)
Expérience en FinOps appliqué aux outils de monitoring
Compétences en automatisation (Terraform, scripting Python/Bash)
Bonne compréhension des environnements cloud et architectures distribuées
Connaissance des apports de l’IA appliquée à l’observabilité (AIOps)
Vision produit et approche plateforme
Forte capacité d’influence et de leadership transverse
Esprit analytique et orientation résultats
Pédagogie et capacité à embarquer des communautés techniques
Autonomie et proactivité
Environnement de travail
Visian est un cabinet de conseil français spécialisé dans la data, l’intelligence artificielle et la transformation digitale. Il accompagne les entreprises dans la définition de leur stratégie, la conception de produits digitaux et la valorisation de leurs données, en combinant expertise métier et compétences techniques.
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