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Senior Platform Engineer / DevOps OpenStack & AI-Assisted Engineering1. Contexte Dans le cadre du développement de sa plateforme cloud privée basée sur OpenStack, notre client recherche un(e) Senior Platform Engineer / DevOps pour rejoindre une équipe d'experts en charge de concevoir, industrialiser et exploiter une infrastructure cloud on-premise de nouvelle génération. Vous intégrerez une équipe senior responsable de l'infrastructure OpenStack, de la plateforme Kubernetes et des workflows GitOps qui supportent les services cloud de production. L'environnement de travail place l'AI-assisted engineering au cœur des pratiques d'ingénierie. L'utilisation quotidienne des LLM et des outils de développement assistés par IA (Claude Code, Cursor, agents de développement, génération de code et de tests, documentation automatisée, etc.) fait partie intégrante de la méthodologie de travail et constitue un véritable levier d'industrialisation. Cette mission offre une forte visibilité technique et une réelle capacité d'influence sur : l'architecture de la plateforme cloud ; la stratégie d'automatisation ; l'évolution des pratiques GitOps et Infrastructure as Code ; l'intégration des technologies d'IA dans les activités de Platform Engineering. Le poste s'inscrit dans un environnement fortement automatisé, orienté sécurité et exploitation de plateformes critiques. 2. Mission Au sein de l'équipe Platform Engineering, vous contribuerez à la conception, à l'automatisation et à l'exploitation d'une infrastructure cloud OpenStack hautement industrialisée. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et faire évoluer une infrastructure cloud OpenStack capable de s'installer et de se déployer de manière autonome. Développer et maintenir les infrastructures Infrastructure as Code avec Terraform et Ansible. Participer au développement de la plateforme Kubernetes ainsi qu'à l'amélioration des processus GitOps (FluxCD / ArgoCD). Administrer l'ensemble du cycle de vie des infrastructures de calcul : serveurs bare-metal ; firmware et BIOS ; provisioning matériel ; hyperviseurs ; nœuds de calcul virtualisés. Concevoir les mécanismes d'automatisation garantissant la disponibilité de la capacité, les mises à jour sans interruption et les opérations de maintenance. Développer des solutions favorisant l'auto-remédiation et l'auto-réparation de la plateforme. Mettre en œuvre des pratiques d'AI-assisted engineering pour accélérer : le développement ; la génération de tests ; la documentation ; la gestion des incidents ; les workflows d'ingénierie. Concevoir et maintenir une base de connaissances structurée destinée à alimenter les outils IA. Développer les tests fonctionnels, techniques, de performance et de sécurité. Documenter les solutions afin de faciliter leur déploiement et leur exploitation. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme à partir des retours utilisateurs et des données de supervision. Assurer un rôle de référent technique et accompagner les autres membres de l'équipe sur les sujets Platform Engineering, automatisation et IA.

Dans le cadre de notre croissance et de nos projets de transformation digitale, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour accompagner nos clients dans la conception, le développement et l'industrialisation de plateformes Data modernes. Vous interviendrez sur des projets stratégiques autour des architectures Data Cloud, des plateformes Big Data, des traitements temps réel et de la valorisation des données, dans des environnements techniques exigeants et à forte volumétrie. En collaboration avec les Architectes Data, Data Scientists, Business Analysts, DevOps et équipes métiers, vous participerez à la conception de solutions robustes, évolutives et sécurisées répondant aux enjeux de performance et de gouvernance des données. Vos missionsEn tant que Senior Data Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des architectures Data évolutives et performantes. Développer, maintenir et optimiser des pipelines de données (ETL / ELT) en mode batch et streaming. Concevoir et exploiter des plateformes Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse. Mettre en œuvre des solutions d'ingestion de données issues de multiples sources (API, bases de données, fichiers, IoT, événements temps réel). Développer des traitements distribués pour de forts volumes de données. Industrialiser les traitements Data grâce aux pratiques DevOps et DataOps. Concevoir les chaînes CI/CD des plateformes Data. Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données. Optimiser les performances des traitements et les coûts d'exploitation des infrastructures Cloud (FinOps). Participer à la définition des architectures techniques et aux choix technologiques. Assurer le monitoring, l'observabilité et le support des plateformes Data. Produire la documentation technique et accompagner les équipes dans le partage des bonnes pratiques. Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des plateformes. Selon les projets, vous pourrez également intervenir sur : la définition de référentiels techniques, l'accompagnement des équipes de développement, le mentorat de Data Engineers, ou l'évolution vers un rôle de Tech Lead ou de Data Architect.

Rejoignez une équipe qui construit le moteur de la recherche quantitative. Nous développons une plateforme de données utilisée pour concevoir, tester et déployer des stratégies d'investissement quantitatives. Notre équipe construit les briques essentielles permettant aux chercheurs et développeurs de travailler sur des données financières massives, fiables et historisées. La qualité de la plateforme est un facteur déterminant dans la performance des modèles et des stratégies développés. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer notre plateforme de données, utilisée quotidiennement par les équipes de recherche quantitative. Missions : Vous contribuerez directement à l'architecture, à la qualité et à l'évolution de notre écosystème data. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Construire et maintenir des API permettant l'accès aux données et aux signaux calculés. Développer et faire évoluer notre feature store. Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données historiques. Optimiser les performances de stockage et d'accès aux données. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et de développement logiciel. Participer aux choix d'architecture et aux évolutions de la plateforme. Vous travaillerez sur des problématiques concrètes de volumétrie, d'historisation, de reproductibilité et de performance dans un environnement où la qualité des données est critique. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques