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Missions et responsabilités principales1. Déploiement et industrialisation des clusters Big Data Déploiement automatisé de clusters via des pipelines CI/CD Utilisation d’outils d’automatisation pour l’installation et la configuration des composants Adaptation des architectures selon les besoins projets (dimensionnement, sécurité, performance) Contribution à l’industrialisation des processus (CI/CD, Infrastructure as Code) Déploiement et configuration d’outils de gestion de plateforme Installation et configuration d’interfaces utilisateurs pour les environnements analytiques 2. Stack Big Data administrée Administration et intégration des composants suivants : Service d’annuaire : gestion des identités Service d’authentification : sécurisation des accès Système de fichiers distribué : gestion du stockage Framework de traitement distribué : gestion des ressources et exécution Outil de gestion des accès : politiques de sécurité Moteur de calcul distribué Moteur SQL pour l’accès aux données Base de données relationnelle associée aux services Service de coordination distribué Responsabilités associées : Installation, configuration et paramétrage avancé Gestion des dépendances inter-services Maintien de la cohérence des versions Optimisation des performances et de la stabilité 3. Provisionnement et préparation des environnements Provisionnement des machines virtuelles Préparation des prérequis systèmes (OS, stockage, réseau) Automatisation des installations via scripts et outils d’orchestration Gestion des environnements (développement, test, production) 4. Observabilité et supervision Mise en place et maintien de la supervision : Collecte des métriques Gestion et routage des alertes Centralisation et exploitation des logs Visualisation via tableaux de bord Définition et amélioration des indicateurs de supervision Analyse proactive des alertes Diagnostic et résolution d’incidents 5. Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) Administration quotidienne des plateformes Big Data Support technique aux équipes projets et utilisateurs Gestion des incidents et demandes d’évolution Montées de version et correctifs Suivi de la capacité (CPU, RAM, stockage) Documentation technique et mise à jour des procédures Rituels et interactions Participation aux rituels d’équipe Coordination avec : Équipes infrastructure et exploitation Équipes projets data / métiers Référents sécurité Accompagnement des équipes dans l’usage de la plateforme Environnement technique global CI/CD & DevOps : outils d’intégration et de déploiement continus, gestion de code, qualité Automatisation : outils d’orchestration et scripting Infrastructure : virtualisation, conteneurisation Big Data : écosystème de traitement distribué Observabilité : outils de monitoring, logs et visualisation Points de vigilance Forte interdépendance des composants de la plateforme Sensibilité aux problématiques de capacité et de performance Importance de l’anticipation via la supervision Respect strict des standards de sécurité et des procédures internes Coordination transverse nécessaire pour les déploiements et évolutions majeures Charge estimative Déploiement d’un cluster complet : variable selon dimensionnement et spécificités projet MCO : charge récurrente hebdomadaire Incidents critiques : charge ponctuelle selon criticité

Contexte Dans une logique de renforcement de nos systèmes de supervision, nous souhaitons intégrer un expert Elasticsearch à forte sensibilité architecte afin d’accompagner nos équipes sur les volets infrastructure, observabilité et documentation technique. Objectifs de la mission Optimiser et faire évoluer l’architecture Elasticsearch Mettre en place des solutions avancées d’observabilité (APM, RUM, Synthetics, ML) Rédiger la documentation technique pour les équipes projet et infogérants MCO & MCS , traitement des incidents et opération HNO possibles

Plateforme & services managés Participer à la conception et à l’évolution d’une plateforme interne permettant de fournir à la fois : de l’ IaaS des services managés Contribuer à la réflexion sur la manière de rendre ces services simples à consommer , à industrialiser et à opérer Industrialisation & orchestration Accompagner le passage d’un socle automatisé à une logique plus complète de déploiement orchestré Challenger les choix existants et proposer des trajectoires d’amélioration Étudier la pertinence d’une approche 100 % “maison” vs l’usage de solutions du marché pour orchestrer et exposer ces services Infrastructure & systèmes Intervenir sur des sujets à forte dominante système / plateforme Travailler sur la mise à disposition de services tels que : bases de données releases conteneurisation orchestration Garantir une approche robuste, industrialisée et exploitable dans la durée Automatisation & mise à disposition S’appuyer sur les briques existantes d’automatisation Faire évoluer les pratiques pour aller vers une expérience de déploiement plus simple et plus proche des standards cloud modernes