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Nous étudions uniquement les candidatures qui nous parviennent avec tous les éléments indiqués dans la rubrique "Pour candidater" ci-dessous. Nous cherchons pour notre client grand compte un Data Engineer GCP (Google Cloud Platform) Medium – Produit Data Supply Chain Contexte Intégration dans une équipe produit (PO – Product Owner / PPO – Proxy Product Owner + Data Engineer) pour opérer et faire évoluer une plateforme de prévision d'approvisionnement fournisseurs, en production, à forte volumétrie de données. Missions Conception, développement et optimisation de pipelines ETL/ELT (Extract, Transform, Load – processus de traitement de données) sur GCP (Google Cloud Platform) : BigQuery, Dataflow, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage Modélisation et gestion de la qualité des données dans BigQuery Run opérationnel N2/N3 (support technique avancé) : scripting Bash, requêtes SQL (Structured Query Language) complexes, gestion d'incidents Monitoring et alerting des flux de données (Grafana, Looker Studio, ELK Stack – Elasticsearch, Logstash, Kibana) IaC (Infrastructure as Code – gestion de l'infrastructure via du code) avec Terraform Collaboration Agile/Kanban avec les équipes produit et métier Stack technique GCP (Google Cloud Platform) · BigQuery · Oracle · Bash · Terraform · GitLab CI (Intégration Continue) · Grafana · Looker Studio · ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) · RedHat 9.4 · Azure (périmètre éditeur)

Experis recherche un Ingénieur Devops (H/F) sur Lille pour son client spécialisé dans le secteur du retail. Experis recherche un Ingénieur DEVOPS à sur la métropole Lilloise pour l'un de ses clients: Intégré au sein des équipes infrastructure, le prestataire participera aux différents projets ainsi qu'au maintien en condition opérationnelle de la solution actuelle. Aidé par l'équipe infrastructure de la solution actuelle, il participe aux tâches projets et au maintien opérationnel de l'infrastructure kubernetes. Ses tâches pourront couvrir les domaines suivants : Améliorer l'infrastructure as code ainsi que l'infrastructure elle-même (essentiellement kubernetes) Participer aux mises en production et au lifecycle des différentes briques de la plateforme (kubernetes, gravitee, terraform, etc) Améliorer le provisionning via terraform Travailler à l'élaboration de la stratégie de déploiement du logiciel (canary deployment, blue/green, etc ...) Notions de bench et tests de charge Participer au tuning de la solution et à l'optimisation de la plateforme, notamment en fonction des benchs Améliorer et maintenir le système de supervision Devenir référent sur nos usages des technologies Opensearch, Kibana, Logstash Maintenir les environnements (en équipe) pour viser un zéro défaut en production Automatiser les tâches récurrentes Surveiller la plate-forme Proposer des optimisations Challenger et valider le DRP Optimiser et maintenir des JVMs en production (dans un environnement conteneurisé) serait un plus Expérimentation, POC, et compte-rendu. Documenter / informer / signaler