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Pour le compte de l' un de nos clients, nous recherchons un Architecte technique AWS Vos missions principales seront de : · concevoir, mettre en œuvre des solutions d'infrastructure Cloud public AWS et Privé · collaborer avec les équipes de développement pour comprendre les besoins en infrastructure et les exigences de déploiement · participer à la transition du code existant vers Terraform pour automatiser la création et la gestion de l'infrastructure et uniformiser le langage. · documenter les architectures et les configurations d'infrastructure. . de fournir un support technique aux équipes internes

Dans le cadre du programme de migration vers AWS (Move to Cloud), vous intervenez en tant qu’Ingénieur Ops Cloud afin d’industrialiser et sécuriser les déploiements des infrastructures. Vous concevez, développez et maintenez des modules Terraform réutilisables ainsi que des templates CloudFormation, en intégrant les environnements aux pipelines d’intégration et de déploiement continus (CI/CD). Vous participez à la mise en conformité des stacks AWS avec les standards de production (sécurité, haute disponibilité, supervision, gestion des logs, patching) et accompagnez les équipes projets dans l’automatisation et l’exploitabilité des plateformes cloud.

PROFIL UNIQUEMENT EN METROPOLE LILLOISE Contexte : Dans le cadre du programme de migration vers AWS (Move to Cloud), nous recherchons des compétences Ops expérimenté pour industrialiser les déploiements via des outils d’IaC, avec une forte sensibilité aux contraintes de production (sécurité, haute disponibilité, supervision, automatisation des déploiements et exploitabilité). Missions : - Développer, maintenir et faire évoluer des modules Terraform (prioritairement) et CloudFormation. - Participer à l’industrialisation des environnements cloud AWS (VPC, EC2, RDS, Lambda, S3, IAM, etc.). - Contribuer à la mise en conformité des stacks avec les standards de production (monitoring, logs, sécurité, patching). - Accompagner les équipes projets dans l’intégration continue et le déploiement automatisé (CI/CD). - Documenter les composants et bonnes pratiques.

Contexte : Transformation digitale / Organisation dirigée par la technologie – Passage au Cloud Environnement international – Maîtrise de l’anglais professionnel requise Séniorité : 7 à 10+ années d’expérience 2) Objectifs & responsabilités principales Conception & déploiement Cloud Network Concevoir, déployer et maintenir des réseaux virtuels Azure & AWS selon une architecture Hub & Spoke Mettre en œuvre des architectures réseau cloud robustes, industrielles et évolutives Assurer la disponibilité et la performance des réseaux pour les applications Support & troubleshooting Supporter et diagnostiquer les incidents liés aux réseaux cloud (VPN, connectivité, performance) Garantir un niveau élevé de service et de disponibilité des environnements Azure/AWS Documentation & standardisation Produire la documentation technique : low-level design (LLD), configurations, plans de migration, procédures opérationnelles (RUN) Maintenir et enrichir en continu les référentiels techniques et documentations Collaboration & accompagnement projets Collaborer transverse avec les équipes internes (sécurité, infrastructure, projets) Recueillir les besoins, accompagner les déploiements et garantir la scalabilité, la sécurité et la conformité Participer à l’industrialisation via des templates et bonnes pratiques réseau Capacité, performance & résilience Contribuer à la planification de la capacité (capacity planning) Participer au tuning de la performance et à la définition de stratégies de résilience Mettre en œuvre les roadmaps d’upgrade, de patching, ainsi que les plans de PRA / Disaster Recovery Sécurité Cloud (rôle clé) Assurer un haut niveau de posture de sécurité des réseaux cloud publics Concevoir et optimiser des architectures réseau sécurisées selon les besoins Collaborer avec les parties prenantes pour réduire les risques et renforcer la sécurité 3) Livrables attendus Designs d’architecture réseau cloud (Hub & Spoke, connectivité hybride) Low Level Design (LLD) et documents d’implémentation Plans de migration réseau et documents de transition Procédures opérationnelles (RUN / exploitation) Templates d’architecture et standards réseau Roadmaps pour upgrades, patching, et plans de PRA / DR Scripts et modules d’automatisation (Terraform, Python, API)

Nous ne recherchons pas un profil "Ops" traditionnel, mais un véritable " Platform Builder". Le candidat idéal doit posséder une solide culture produit et avoir déjà construit ou maintenu des plateformes CaaS/PaaS internes à grande échelle. Voici les points non-négociables (Hard Skills) : • Kubernetes (Expertise avancée) : Architecture, networking (CNI), sécurité et gestion de clusters managés (EKS/GKE). • Infrastructure as Code : Maîtrise experte de Terraform & Terragrunt en production (multi-stack, gestion d'état). • GitOps & CI/CD : Expérience impérative de ArgoCD (ApplicationSets, bootstrap) et de GitLab CI (pipelines dynamiques). • Cloud Providers : Expertise confirmée sur AWS ou GCP (VPC, IAM, OIDC). Les "Plus" qui feront la différence : • L'écosystème Cloud-Native : Karpenter, Kyverno, External-Secrets, KEDA. • Observabilité : Stack OpenTelemetry et Grafana (Mimir, Loki, Tempo). • Certifications : CKA, CKAD ou CKS.

Le DevOps CIAM / Gigya, AWS, IAM, CI/CD, Terraform/CloudFormation, Python, JavaScript, API REST est orienté implémentation, exploitation et RUN de la plateforme. Responsabilités principales : Intégrer les applications B2B/B2C à Gigya (OIDC / OAuth2 / SAML) Mettre en œuvre et exploiter les parcours login, registration et SSO Appliquer les mécanismes de sécurité (MFA, OTP, Captcha, gestion des tokens) Assurer le RUN , la supervision et le support opérationnel Automatiser les déploiements et les tâches RUN via les pratiques DevOps

Contexte Notre client souhaite renforcer son équipe Accompagnement Résilience . L’objectif : maintenir un équilibre optimal entre performance , fiabilité et maîtrise budgétaire au sein de ses plateformes Cloud. Nous recherchons un Ops Engineer / SRE confirmé (H/F) , capable d’intervenir sur des environnements AWS complexes et orientés résilience. MissionsPilotage et ingénierie de la résilience Participer à la définition, au suivi et au pilotage des SLO / SLI / SLA Réaliser des audits de résilience et présenter les recommandations Contribuer aux analyses d’incidents et aux post-mortems Industrialisation & automatisation Industrialiser les processus de déploiement , exploitation et tests de résilience Concevoir et maintenir des scripts d’automatisation (Bash, Python) Administrer et optimiser les outils de résilience : Gatling, Gremlin, tableaux de bord SLO… AWS & performance Exploiter, optimiser et sécuriser les environnements AWS dans une démarche SRE Challenger les équipes sur les choix techniques / architecturaux Être force de proposition pour l’optimisation performance / coût Livrables attendusLivrables techniques Plateformes et outils de résilience opérationnels Scripts d’automatisation / industrialisation Tableaux de bord SLO, métriques & KPIs Cloud Scénarios de tests de charge et de chaos engineering Documentation Documentation d’exploitation Procédures de résilience Guides d’usage des outils Rapports d’audit & comptes-rendus d’incidents Plans d’amélioration continue Compétences requises Compétences techniques Maîtrise avancée Linux / Unix Expertise AWS , dont : EC2, ECS/EKS, Lambda, IAM, VPC, RDS, S3, CloudWatch Architectures Cloud natives & distribuées Haute disponibilité & résilience Cloud Outils de test de charge : Gatling (ou équivalent) Chaos Engineering : Gremlin (ou équivalent) Observabilité & monitoring : Datadog, Prometheus, Grafana Automatisation & CI/CD IaC : Terraform, CloudFormation Scripts Bash / Python Git & gestion de configuration Méthodologies Approche SRE & DevOps Définition / pilotage SLO, SLI, SLA Pratique d’analyses d’incidents Expérience en environnement agile

Résumé : Ce poste vise à rejoindre et renforcer une équipe de développement pour digitaliser les processus papier dans les usines. L'objectif principal est de construire de nombreuses applications. Responsabilités : Renforcer une équipe de 3 développeurs en appliquant les méthodologies Agile Scrum. Participer à la digitalisation des processus papier des usines. Développer de nouvelles applications selon les besoins métiers. Travailler de manière autonome tout en collaborant avec une équipe distribuée entre Lyon et Paris. Must Haves : 4 à 5 ans d'expérience en développement Fullstack. Maîtrise de TypeScript pour le développement Frontend avec Angular. Expérience avec Python et NodeJS pour le développement Backend. Connaissance des pratiques DevOps, en particulier avec Gitlab CI/CD. Expérience avec les services AWS, notamment AWS CloudFormation, AWS Lambda, et AWS RDS. Nice to Haves : Connaissance de AWS Step Functions et AWS Cognito. Familiarité avec les projets de données utilisant AWS Glue & Athena. Expérience dans des environnements Agile/Scrum. Autres Détails : Localisation : Équipe Lyon ou Paris. Durée de la mission : 6 mois, pouvant être prolongée selon les besoins métiers. Démarrage : Fin février.

Vous rejoindrez l’équipe ML Platform , dont la mission est d’améliorer la productivité des chercheurs en machine learning en développant des bibliothèques, services, outils et bonnes pratiques, tout en garantissant une mise en production robuste des modèles ML à grande échelle. L’équipe est composée : d’ingénieurs travaillant sur des projets transverses, et de profils accompagnant les équipes fonctionnelles dans leur parcours ML. Vous travaillerez également en étroite collaboration avec le ML Lab , une équipe de recherche académique nécessitant des outils et infrastructures dédiés, distincts de l’infrastructure principale, afin de : accéder librement aux technologies open source de pointe, collaborer avec des partenaires externes, expérimenter rapidement à grande échelle. Mission En tant que Senior DevOps Engineer au sein de l’équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide background en ingénierie logicielle, votre maîtrise de Python et votre expérience des environnements cloud pour faciliter le travail quotidien du ML Lab sur , tout en assurant les interconnexions nécessaires avec l’infrastructure principale, majoritairement basée sur AWS . Responsabilités principales Configurer et maintenir l’environnement cloud , notamment pour l’accès GPU du ML Lab Mettre en place des mécanismes FinOps et des protections minimales contre les erreurs humaines (“fat fingers”) Optimiser les images Docker afin de réduire les temps de cold start Implémenter et maintenir des systèmes de monitoring pour l’entraînement des modèles ML Contribuer ponctuellement aux projets transverses de l’équipe ML Platform sur AWS (CI/CD, outillage cloud, services communs pour les chercheurs) Promouvoir et implémenter des processus d’ automatisation Renforcer la sécurité via des évaluations de vulnérabilités, la gestion des risques et le déploiement de mesures de cybersécurité adaptées