Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)

Contexte de la mission Rejoignez le pôle Tech d’un groupe international leader dans son secteur, au cœur d’un projet stratégique de modernisation et de transformation d’une plateforme clé générant plus de 90 % du chiffre d’affaires de l’activité. L’équipe gère cette plateforme historique (Java / Angular) et travaille sur son évolution vers une architecture plus moderne, évolutive et orientée services, tout en participant aux initiatives techniques du groupe à l’international. Vous intégrerez une équipe à taille humaine (3 internes + vous en renfort externe), avec l’appui de leads techniques pour vous accompagner. Vos missions Développer et maintenir les fonctionnalités existantes de la plateforme Concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités en lien avec les équipes Produit, Design et QA Faire évoluer l’architecture vers des microservices et micro-frontends Participer à l’industrialisation et à l’automatisation (DevOps) Implémenter et maintenir les tests unitaires et d’intégration Contribuer à la transformation technique et à la modernisation de la stack Collaborer avec des équipes internationales sur certains sujets (anglais requis) Environnement technique Backend : Java, Spring Boot Frontend : Angular (versions récentes) Bases de données : PostgreSQL, DynamoDB API : GraphQL, REST Architecture : Microservices / micro-frontends DevOps : Docker, Jenkins Cloud : AWS (EC2, Lambda, RDS, DynamoDB) – Infrastructure-as-Code Méthodologie : Agile/Scrum Outils : Terraform, CloudFormation (apprécié)

Notre client recherche un DataOps expérimenté pour concevoir, déployer et maintenir l’infrastructure data sur AWS, automatiser les déploiements et garantir la performance, la sécurité et l’optimisation des flux de données. Ce rôle s’inscrit dans un programme stratégique de transformation data visant à déployer des architectures avancées pour supporter des cas d’usage variés tels que l’IA, la personnalisation de contenus et le partage de données partenaires. Environnement technique : Cloud & Infrastructure : AWS (S3, Kinesis, DMS, ECS, Lambda, IAM, VPC, CloudWatch), Linux, Docker, shell scripting Outils & Orchestration : Terraform, GitLab CI/CD, Datadog, PagerDuty Big Data & Analytics : Snowflake, Spark, Dataiku, Python, Power BI Volumes traités : ingestion de +100 To/jour, architectures event-driven et streaming Missions Déployer et maintenir l’infrastructure data sur AWS via Terraform . Mettre en place et optimiser les pipelines GitLab CI/CD . Gérer la sécurité, le monitoring, la journalisation et l’alerting des composants cloud. Assurer le suivi de la consommation et de la performance des ressources AWS. Produire et maintenir la documentation technique et les référentiels. Mettre en place des pratiques FinOps pour optimiser les coûts cloud. Contribuer à la convergence des données et au bon fonctionnement des plateformes data.

Ingénieur Data and Analytics Platform/ Kubernetes/ Python / AWS CLOUD Infrastructure Anglais 500 e/ j Ci-dessous le détail de la mission En tant que membre de notre squad Data and Analytics Platform, vous participerez aux activités suivantes : Conception de la Data & Analytics Platform Évolution des infrastructures cloud via l’Infrastructure as Code Gestion d’un cluster kubernetes Développement de micro-services en Python Conception et maintenance de chaînes de déploiement automatisé Assurer le bon fonctionnement opérationnel de la Data & Analytics Platform Enrichissement de la documentation à l’attention des utilisateurs Expérience significative sur le cloud AWS, notamment sur les services de données (S3). Développement d’application web. Connaissance des pratiques du software craftsmanship. Bonne connaissance de la méthodologie Agile. Familiarité avec les mécanismes de traitement et de valorisation des données. À l’aise dans les interactions avec les parties prenantes. Force de proposition et désireux(se) d’apprendre en continu. Technologies utilisées Python, Terraform, Dotnet GitHub, GitHub Action AWS : EKS, S3, ECS, VPC, NSG, Lambda, … Databricks : Unity Catalog, Policy, Cluster, PySpark Pratiques : Scrum Notions : DevSecOps, Data Engineering, Data Management Langues : Anglais et Français 500 e