Offre d'emploi Développeur Go Senior / Expert – Kubernetes

Nous recherchons avant tout un profil Senior disposant d’au moins 5 ans d’expérience, avec une solide expertise en développement Go et une véritable maîtrise de Kubernetes.

Vous avez :

• Une très bonne maîtrise de Go et plusieurs années d’expérience sur des projets significatifs ;

• Une expérience concrète sur des problématiques d’Infrastructure as Code et d’automatisation ;

• Une maîtrise avancée de Kubernetes, notamment sur les aspects de paramétrage, configuration et fonctionnement des différents composants ;

• Une bonne compréhension de l’architecture d’un cluster Kubernetes et des interactions entre ses différents composants ;

• Une expérience des architectures conteneurisées et des environnements distribués ;

• Une bonne compréhension des mécanismes réseau et du parcours des requêtes dans un environnement Kubernetes ;

• Une connaissance des mécanismes d’authentification et d’autorisation, notamment OAuth et OIDC ;

• Une bonne compréhension des controllers et operators Kubernetes ;

• La capacité à investiguer des problématiques complexes et à comprendre leur origine ;

• Une réelle capacité à challenger les choix techniques et à proposer des solutions adaptées aux enjeux de la plateforme.

La connaissance de Kubernetes ne doit pas se limiter à son utilisation : nous recherchons un profil capable de comprendre son fonctionnement, ses mécanismes internes et ses différents objets, et de les exploiter dans des contextes complexes.

Vous évoluerez au sein d’un environnement technique moderne, dans un acteur majeur du secteur bancaire, avec des enjeux importants d’automatisation, d’industrialisation et de mise à disposition de ressources pour les équipes Data.

L’équipe travaille notamment sur :

• Le développement de composants en Go ;

• La conception et l’évolution d’une plateforme Data & IA ;

• La mise à disposition automatisée d’environnements de travail ;

• L’Infrastructure as Code et l’automatisation ;

• Kubernetes et la gestion de workloads conteneurisés ;

• Des problématiques de configuration, orchestration et scalabilité ;

• Des outils permettant aux équipes Data de développer et entraîner leurs modèles, réaliser leurs analyses et créer des agents IA ;

• La conception de mécanismes permettant de définir les ressources nécessaires et de générer automatiquement les environnements correspondants.

L’environnement est en forte évolution et nécessite des profils capables de prendre du recul sur les technologies utilisées, de comprendre leur fonctionnement et de contribuer activement aux choix d’architecture.