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L’équipe client construit, améliore et maintient des produits et services Cloud selon les besoins, feedbacks et orientations de la gouvernance. Le poste s’inscrit pleinement dans une dynamique DevOps / You build it, you run it, avec un fort niveau d’automatisation, une exigence de cybersécurité et un travail au plus près des utilisateurs internes. Objectifs et livrables Réaliser les user stories assignées et contribuer au workplan global. Assurer le RUN , le support et les activités de build. Livrer les artefacts, suivre les mises en production et garantir la qualité. Proposer des optimisations de RUN, FinOps, sécurité, observabilité (shift-left). Maintenir la documentation produit et les guides utilisateurs. Mettre en place et améliorer les pratiques d’observabilité : Azure App Insights, Grafana. Contribuer au développement et à l’amélioration continue des APIs et de l’infrastructure.

Poste : DevOps Expérience : +5 ans Localisation : Paris Démarrage : asap Durée : +6 mois Nous recherchons un Ingénieur DevOps Cloud confirmé pour rejoindre notre équipe et contribuer au déploiement, à l’automatisation et à la sécurisation d’applications dans un environnement Cloud moderne. Vous interviendrez sur des projets stratégiques en lien avec des équipes pluridisciplinaires, dans une démarche agile et DevOps. Missions principales Déployer et administrer des applications Cloud (IaaS) dans un environnement distribué. Concevoir et maintenir l’infrastructure via des pratiques Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). Mettre en place et améliorer les pipelines CI/CD (GitLab CI ou équivalent). Administrer des environnements Linux (Debian) et assurer leur durcissement (sécurité, gestion des identités et certificats, secrets management). Développer et maintenir des scripts d’automatisation (Bash, Python, ou autre). Superviser les systèmes avec des outils d’observabilité (Prometheus, Grafana, ELK/Opensearch, Loki). Gérer les architectures réseaux (routage, VLAN, pare-feu, DNS, load balancing). Déployer et orchestrer des conteneurs avec Docker et Kubernetes. Participer aux rituels agiles, contribuer à l’amélioration continue et assurer une communication fluide avec l’équipe et les parties prenantes. Compétences requises Méthodologies : DevOps & Agile. Systèmes d’information & architecture : serveurs web, files de messages, bases de données relationnelles. Infrastructure as Code : Terraform, Ansible. CI/CD : GitLab CI (ou équivalent). Linux : administration avancée (systemd, sudo, ACL, journald, gestion des processus, connexions distantes). Scripting : Bash et/ou Python. Réseaux : routage, VLAN, firewall, DNS, load balancing. Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK/Opensearch, Loki. Sécurité : durcissement, certificats, gestion des secrets. Conteneurisation : Docker & Kubernetes. Profil recherché Expérience significative (5 ans minimum) sur un poste DevOps ou Cloud similaire. Aisance relationnelle, sens de la communication et esprit d’équipe. Capacité d’analyse, d’autonomie et force de proposition pour fiabiliser et améliorer les infrastructures.

CONTEXTE Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Production, Exploitation, Infrastructure, Administrateur Spécialités technologiques : Devops MISSIONS Dans le cadre de l’évolution de son système d’information, le client recherche un administrateur technique Linux/Windows intervenant sur un périmètre éditique et canaux/flux documentaires. La mission consiste à assurer : L’exploitation et l’administration des systèmes Linux et Windows. L’analyse, la mise en place et le suivi de l’observabilité des progiciels du périmètre. L’automatisation / industrialisation dans une logique DevOps. La participation aux mises en production. Le support N2/N3, la résolution des incidents et des problèmes. Le maintien en conditions opérationnelles. La mise à jour des documents de production. Un rôle de conseil technique sur les sujets performance, robustesse, sécurité et fiabilité. Un profil impliqué, proactif, soucieux de la qualité de service est explicitement recherché Livrables attendus Dossiers d’architecture mis à jour (exploitabilité, observabilité, performance). Dashboards d’observabilité. Supports d’accompagnement sur l’usage des dashboards. Rapports d’incidents. Documentation de production. Expertise souhaitée Compétences techniques Administration Linux & Windows. Automatisation : Ansible, scripting (Shell…). Observabilité / supervision (fondamentaux). CI/CD (Jenkins, GitHub, Ansible). Analyse de risques et impacts lors des MEP. Gestion des MEP. Connaissance du domaine éditique appréciée (protocoles, flux AFP, drivers, progiciels éditiques). Outils / environnements Linux / Windows. Outils d’observabilité (Grafana, Dynatrace, Prometheus, Kibana…). Chaîne CI/CD (Jenkins, GitHub, Ansible…).

Je recherche pour un de mes clients un Platform Reliability Engineer sur le 78 Mission: La mission proposée s’inscrit dans une approche SRE et DevOps. À ce titre, vous intégrez l’équipe Plateforme et vous contribuez à garantir la fiabilité, l’exploitabilité et la qualité des microservices de notre écosystème applicatif. Vous réalisez ou participez aux tâches suivantes : • Vous êtes responsable de l’intégration et de l’exploitation opérationnelle des applications de la plateforme. • Vous vérifiez la conformité des livraisons avec nos standards (conventions de nommage, qualité des logs, documentation, monitoring). • Vous relisez et améliorez la documentation de chaque release. • Vous définissez et suivez des indicateurs de fiabilité (SLI/SLO) et des error budgets, en lien avec les équipes de développement. • Vous configurez et maintenez dans Datadog les dashboards, règles d’alerting et runbooks, en veillant à améliorer en continu l’observabilité. • Vous corrélez logs, traces et métriques pour diagnostiquer en profondeur les applications .NET, PHP, JavaScript (Datadog APM/Logs/RUM). • Vous mettez en place et améliorez les mécanismes d’automatisation de l’exploitation : configuration d’autoscaling, définition de health probes, mise en œuvre de politiques de redémarrage automatique et de procédures de bascule (failover). • Vous facilitez des post-mortems constructifs après incidents, documentez les enseignements et pilotez les actions correctives techniques ou organisationnelles. • Vous mettez à jour et améliorez les pipelines de déploiement dans Azure DevOps. • Vous maintenez et faites évoluer les Helm charts utilisés pour le déploiement sur Kubernetes (AKS). • Vous intégrez SonarQube dans les processus de livraison pour renforcer les contrôles de qualité de code. • Vous collaborez avec les tech leads, développeurs et QA pour intégrer les tests automatisés dans les workflows CI/CD et renforcer la résilience des services. • Vous assurez le support de niveau 3 sur les services de la plateforme et contribuez aux analyses post-incident. Connaissances techniques • Maîtrise de la mise en œuvre de pipelines Azure DevOps (YAML, templates). • Expérience avec Kubernetes (AKS) et gestion des déploiements via Helm charts. • Pratique de Datadog (APM, Logs, RUM, dashboards, alerting, runbooks). • Connaissance de SonarQube et de son intégration dans la CI/CD. • Bonnes notions de Windows Servers et environnements hybrides. • Compréhension des principes SRE (SLI/SLO, error budgets, observabilité, postmortems). • Connaissances en développement C#, PHP ou JavaScript appréciées. • Familiarité avec Octopus Deploy est un atout. • Anglais courant indispensable. Démarrage : ASAP Mission: Longue

Périmètre DevOps & SysOps 1. Automatisation & Déploiement Mise en place d’un pipeline CI/CD complet : build, tests, déploiements et releases. Déploiement automatisé de l’API backend et de tous les modules associés. Gestion de l’infrastructure pour garantir une mise en production fiable et répétable. 2. Supervision & Observabilité Mise en œuvre de la surveillance des composants LLM et IA générative (logs, métriques, alertes). Monitoring et reporting des KPIs de performance, d’usage et de qualité. 3. Sécurité & Conformité Configuration et gestion de l’authentification, autorisation et gestion des accès. Respect des exigences sécurité du Groupe BNP et des règles d’accessibilité RGAA . Mise en place de la gestion et rotation des secrets, tokens et credentials. 4. Exploitation & Résilience Rédaction de la documentation technique d’exploitation et d’intégration. Mise en place et automatisation des procédures de sauvegarde et restauration (données, contextes, historiques). Gestion de la scalabilité : montée en charge, load-balancing, optimisation des performances. Définition et application de la politique de gestion des incidents, astreintes et SLA. Expertises fonctionnelles et techniques : Compétences requises Compétences techniques essentielles (synthèse) 1. Cloud & Infrastructure Maîtrise d’un cloud (AWS, Azure, GCP) Infrastructure as Code : Terraform, Ansible Architectures scalables et haute disponibilité 2. Conteneurs & Orchestration Docker Kubernetes / OpenShift (déploiement, scaling, secrets, monitoring) 3. CI/CD & Automatisation Pipelines GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins Automatisation build/test/deploy Sécurisation des pipelines 4. Observabilité Logs : ELK, Splunk Monitoring : Prometheus, Grafana, Datadog Suivi spécifique LLM/IA : performance, coûts, dérives 5. Sécurité Authentification/autorisation (OAuth2, OIDC, SAML) Gestion des secrets (Vault, KMS) Sécurité API et conformité RGAA 6. Backend & APIs Compréhension des APIs REST/GraphQL Connaissance de base en Python / Node.js / Java Microservices 7. Bases de données PostgreSQL, MongoDB, Redis Backup/restore, stockage objet 8. Exploitation & Incidents Runbooks, SLA, ITIL Tableaux de bord et KPIs d’usage/performance 9. IA Générative (bonus fortement recommandé) Appels API LLM Gestion des prompts et contextes Notions de RAG et sécurité IA

Dans le cadre de la modernisation et de l’industrialisation des environnements IT, nous recherchons un Ingénieur DevOps / SRE pour renforcer une équipe en charge de l’automatisation, de la fiabilité et de la performance des systèmes et applications. Le consultant interviendra sur la mise en place de pipelines CI/CD, l’automatisation des infrastructures, le monitoring et l’optimisation de la production , en collaboration avec les équipes de développement et d’exploitation. Missions Concevoir, maintenir et améliorer des pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions). Automatiser le déploiement et la gestion des environnements via l’ Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Helm). Gérer et optimiser les environnements conteneurs et orchestration (Docker, Kubernetes, OpenShift). Mettre en place et superviser des solutions de monitoring et observabilité (Prometheus, Grafana, ELK, Datadog). Assurer la sécurité et la résilience des plateformes (gestion des secrets, durcissement des environnements, haute disponibilité). Collaborer avec les équipes de développement pour fiabiliser et automatiser les déploiements applicatifs. Optimiser les coûts, la performance et la scalabilité des environnements. Contribuer à une culture SRE (fiabilité, automatisation, gestion des incidents et post-mortem).

Contexte Rattaché à la Global Tech & Data Platform , domaine Voice of Customer . Support fonctionnel et technique sur le produit Datahub Pipelines (data engineering). Environnement Google Cloud Platform (GCP) . Missions principales Analyser et résoudre des incidents complexes. Identifier les incidents récurrents et proposer des solutions pérennes. Traiter les demandes de services et questions des utilisateurs internes. Collaborer avec les équipes produit pour diagnostiquer, résoudre et prévenir les incidents. Accompagner les nouveaux utilisateurs (onboarding). Contribuer à l’automatisation et à l’amélioration continue des produits. Documenter et partager les résolutions pour capitaliser. Compétences techniques requises Cloud Computing : GCP (Confirmé – impératif) Data Engineering : Confirmé – impératif Observabilité & Monitoring : Datadog (Confirmé – important), Prometheus, Grafana Infrastructure as Code & Automatisation : Terraform, Ansible, Helm, Kubernetes (Confirmé – important) Scripting : Python, Bash, Go Gestion des alertes : PagerDuty

Attaché à la Global Tech & Data platform, dans le Domain Voice of Customer tu rejoins une équipe pluridisciplinaire d’assistance à nos clients internes (BU, plateformes, …) dont la mission principale est de prendre en charge toutes les sollicitations en provenance des utilisateurs de la Tech&Data (Incidents, demandes de services, questions). Tu seras rattaché directement à l'activité de l'un de nos produits de data engineering: Datahub Pipelines pour lequel nous avons besoin de support fonctionnel (compréhension du logiciel back et front), technique (comprendre et régler des problèmes d'implémentations, notamment dans la stack technique des produits digitaux via terraform). L'univers de développement est complètement encadré dans GCP. Missions principales : 🛠 Tu analyses et résous des incidents complexes 🔍 Tu identifies les incidents récurrents 🤝 Tu traites les demandes de services 🤝 Tu collabores avec les équipes produit pour diagnostiquer, résoudre et prévenir les incidents 🤝 Tu collabores avec l'équipe onboarding et advocacy pour l'accompagnement des nouveaux utilisateurs 📊 Tu contribues à l'automatisation et à l’amélioration continue du/des produits 📝 Tu documentes et partages nos résolutions pour capitaliser 2. Compétences techniques requises : ✅ Cloud Computing : GCP ✅ Observabilité & Monitoring : Datadog, Prometheus, Grafana, ✅ Automatisation & Infrastructure as Code : Terraform, Ansible, Helm, Kubernetes (K8s) ✅ Scripting : Python, Bash, Go ✅ Gestion des alertes : PagerDuty 3. Soft Skills recherchées : ⭐ Esprit analytique : Capacité à détecter rapidement des problèmes et à les résoudre efficacement. ⭐ Proactivité & autonomie : Capacité à anticiper les incidents avant qu’ils n’impactent les services. ⭐ Collaboration : Travail en équipe avec les équipes produit ⭐ Sens du service client : la satisfaction de nos clients est ta priorité Un minimum de 2 jours sur site est exigé

Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation. Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées). Le poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e (avec exposition IA / IA Générative) pour rejoindre la DSI d’une grande banque française , au sein d’une équipe dédiée “Cloud Center of Excellence” (CCoE) . Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur : l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes, l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA, la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud. Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation , pas de conception de modèles. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data , jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle. Vos principales missions 1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité. Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime. Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles. Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance. 2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation Définition et mise en œuvre d’une infrastructure MLOps / LLMOps conforme aux standards du groupe. CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements. Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse. 3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings. Suivi qualité / performance des modèles intégrés. Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation. 4. Gouvernance & documentation Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI. Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support Infos pratiques : Rémunération max : 55 - 60 K fixe 2 jours de télétravail Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne Billancourt Démarrage Janvier 2026

Conception, développement et maintenance d’opérateurs Kubernetes (CRD, controllers) Automatisation avancée de la gestion et du déploiement des services sur cluster Maîtrise opérationnelle du langage Golang Observabilité complète : analyse de logs, métriques, traces Maintenance, tests, documentation, revue et amélioration continue du code Collaboration étroite avec équipes DevOps, Infra, Cloud-native et DevSecOps Optimisation de la performance, de la fiabilité et de la résilience Gestion sécurisée des secrets via Vault

Site Reliability Engineer (SRE) Transverse - Plateforme CCDP Au sein de la Customer & Commerce Digital Platform (CCDP), vous interviendrez en tant que Site Reliability Engineer (SRE) Transverse. Votre rôle est clé : apporter une expertise technique pointue, soutenir les équipes Produit et garantir l'excellence opérationnelle de la plateforme. Nous recherchons un profil axé sur l'Ingénierie de la Fiabilité et l'Automatisation pour scaler nos services. Vos Responsabilités Clés Ingénierie de la Fiabilité (SRE) : Piloter l'amélioration continue de la stabilité, performance et résilience de la plateforme. Accompagner les équipes Produit dans la définition et le suivi des SLOs/SLIs (Service Level Objectives/Indicators). Gérer et analyser les incidents de production (incident response et post-mortems sans reproche). Automatisation & Réduction du Toil : Identifier, développer et déployer des outils d'automatisation (scripts, IaC) pour réduire le "Toil" des équipes de niveau 1 et 2, augmentant ainsi l'efficacité opérationnelle. Renforcer les pratiques d'Observabilité (métriques, logs, tracing) pour un diagnostic proactif. Expertise et Conseil : Apporter votre savoir-faire pour garantir la continuité de service et assister quotidiennement les équipes dans l'adoption des meilleures pratiques SRE (Infrastructure, Sécurité, Gestion des changements). Compétences Recherchées Solide expérience en tant que SRE ou DevOps/Software Engineer avec une forte culture fiabilité. Maîtrise de l'automatisation (Python/Go, Bash) et de l'Infrastructure as Code (Terraform). Connaissance approfondie de l'écosystème Kubernetes et Cloud.

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Data / AI Engineer senior (Dataiku) pour rejoindre l’équipe Group Data Office , au service des métiers. Le consultant jouera un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via l’automatisation agentique des processus, et l’aide à la prise de décisions stratégiques. Sa contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions. En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, il interviendra sur l’ensemble du cycle projet — de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Objectifs et livrables Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et concevoir des solutions data adaptées. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques. Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers pour valider les hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec un fort accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Contribuer aux processus de livraison et de déploiement continus en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Compétences techniques Expérience confirmée dans la manipulation de grands volumes de données en Python , avec des bibliothèques telles que Pandas ou Polars . Solide compréhension des principes de l’ingénierie logicielle : code propre, gestion de versions, tests et automatisation. Expérience avec les frameworks LLM et les outils d’orchestration d’agents IA. Maîtrise du prompt engineering , de la génération augmentée par la recherche (RAG) et de l’utilisation des modèles de fondation. Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents. Expérience de l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances. Connaissance des outils d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents. Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku . Familiarité avec le DevOps , les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.

Ingénieur Cloud / DevOps Rennes Missions : Automatisation et performance : concevoir et optimiser scripts et workflows (déploiements, sauvegardes, mises à jour) pour fluidifier les opérations et renforcer l’efficacité. Observabilité : mettre en place logs, métriques, dashboards et alerting, définir une stratégie de Disaster Recovery et assurer une sécurité de bout en bout (IAM, secrets, chiffrement, CI/CD sécurisé). Analyser et optimiser les coûts d’infrastructure, accompagner les équipes dans la maîtrise budgétaire tout en préservant la performance technique. Travailler main dans la main avec les différentes équipes pour accélérer les livraisons et garantir la qualité des environnements. Transmission : partager tes bonnes pratiques, documenter les procédures et accompagner la montée en compétence des équipes (mentorat junior). Environnement technique : Cloud : maîtrise d’Azure , bonne connaissance d’AWS et GCP (est un +) IaC et orchestration: Terraform, Helm, Kubernetes/Docker Sécurité Cloud : Cloud Security Posture Management avancé, gestion des identités (Keycloak) Observabilité : Grafana CI/CD : automatisation et intégration via GitHub Actions Bases de données : MongoDB, MySQL Profil : 5 à 7 ans d'expériences en tant qu'Ingénieur DevOps (Azure) Disponible ASAP Profil Rennais ou alentours de préférences Objectifs et livrables Mises à jour, correctifs, migrations et optimisations de performance. Objectif : garantir une infrastructure stable, fiable et scalable. Compétences demandées AWS Avancé GCP Avancé Docker Kubernetes Expert Microsoft Azure Expert

Bonjour à tous, Je recherche pour l'un de mes clients, un profil DevSecOps disponible immédiatement. Internalisation prévue : après 3 mois de prestation Vos missions : - Définir et mettre en œuvre des architectures Cloud sécurisées et évolutives. - Garantir la disponibilité, la performance et la scalabilité des services. - Superviser la gouvernance des environnements IaaS, PaaS, SaaS. - Accompagner les équipes produit et développement dans leurs besoins d’infrastructure. - Promouvoir les bonnes pratiques DevSecOps et IaC (Terraform, CloudFormation, Pulumi). Profil recherché : - Expertise en Infrastructure as Code, CI/CD, automatisation et observabilité. - Maîtrise des environnements Cloud (OVHcloud, OpenStack). - Connaissances en orchestration de conteneurs (Kubernetes, Nomad, ECS). - Capacité à mentorer et vulgariser des concepts complexes. - Compétences en scripting (Python, Go, Bash).

Mission Optimiser la qualité : définir et faire vivre une stratégie de tests (pyramide de tests, critères d’entrée/sortie, niveaux de couverture). Automatiser là où ça compte : concevoir, développer et maintenir des tests E2E avec Playwright (TypeScript), ainsi que des tests d’API et d’intégration. Intégrer au delivery : brancher et fiabiliser l’exécution des tests dans la CI/CD , gestion des données de test, parallélisation, reporting. Limiter les régressions : piloter les campagnes de non-régression (auto + ciblées manuelles) et rendre les résultats actionnables pour les équipes. Améliorer les pratiques : revues de tests, guidelines d’observabilité test. Accompagner la modernisation : contribuer au plan de tests Ouvrir le champ des possibles : amorcer des tests de charge (ex. k6/JMeter) Équilibre manuel/auto : le test manuel (exploratoire, UAT, vérifs ciblées) a sa place, mais le poste est majoritairement orienté automatisation pérenne et qualité en amont. Localisation Sur Paris Modalités de travail En mode hybride (3 jours de présentiel)

PROPULSE IT recherche un Lead Data Ingénieur ayant près de 10 ans d'expérience pour un de ses clients En tant que Lead Data Engineer, vous travaillerez au sein de l'équipe digitale « data et performance », en charge principalement de l'infrastructure data, et du traitement, de l'intégration et de la transformation de la donnée digitale d'Hermès (hermes.com). Vous serez aussi garant·e de sa qualité et sa sécurité et le respect de la vie privée liée à cette donnée. Vous serez rattaché·e au Data Manager et vous animez et pilotez une équipe de 2 Data Engineer au quotidien. Vous travaillerez principalement sur le Cloud de Google (GCP), mais aussi en partie sur le Cloud Amazon (AWS). Le respect de la vie privée étant au cœur de de votre travail, vous devrez être conscient des problématiques liées à la GDPR. Des connaissances sur les problématiques liées à l'e-Commerce sont un plus. Principales Activités : Industrialisation de l'infrastructure de la Data Platform sous GCP - Vous avez pour principale mission d'accompagner l'équipe Data et Performance dans l'industrialisation de sa plateforme data via : - Mise en place d'environnements dédiés et cloisonnés (Dev / Preprod / Production) - L'automatisation du déploiement et la maintenance des environnements via des outils d'infrastructure as code (Terraform) sous GCP - Mise en place de solutions d'observabilités (monitoring, alerting) au sein de GCP Manipulation/Transformation de données (en batch et stream) - Vous accompagnerez aussi l'équipe Data dans ses activités de transformation de données via : - Maintenance pipelines de données en python (batch et stream) - Des pipelines de transformation en SQL/SQLX dans l'outil DataForm (similaire à DBT) - Mise en place et maintenance d'un outil de data quality (ex : great expectations en python) - Aider au développement des workers dans les Cloud AWS pour récupérer la donnée depuis Kafka et l'envoyer vers PubSub dans GCP. - La connaissance de l'outil DataFlow (Apache Beam) est un plus. Collaboration avec les équipes du pole, centrée sur la donnée de qualité - Standardisation de la base de code de l'équipe (linting, CI/CD, divers tests - Maintien et réalisation de schémas d'architectures et documentation des processus internes - Collaboration avec les autres équipes du pôle Data : data analysts, SEO/SEA et emailing - Aider à la mise en place de bonnes pratiques : - Anonymisation et archivage de la donnée dans le respect du RGPD et de la politique interne du traitement de données - Sécurité de l'infra, de la data et du code