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Pour un grand groupe, nous cherchons un référent technique Active Directory et identités hybrides. Vous rejoignez l'équipe qui gère les annuaires et l'authentification d'un environnement multi-cloud, où la disponibilité et la sécurité sont des enjeux forts. Ce que vous ferez Run (~70 %) : garantir la haute disponibilité de l'AD on-premise et de la fédération ADFS, résoudre les incidents complexes N2/N3 Identités hybrides : gérer la synchronisation et le cycle de vie des identités sur Microsoft Entra ID et AWS Directory Services Services fondamentaux : piloter GPO, DNS, DHCP, PKI (gestion des certificats) et la plateforme Hardening : appliquer les directives ANSSI et piloter l'amélioration continue de l'AD par des audits réguliers avec ORADAD Build (~30 %) : concevoir et maintenir des scripts PowerShell avancés, participer aux évolutions d'architecture Référent : documenter les procédures, faire monter l'équipe en compétences, être l'interlocuteur des équipes métiers non techniques

ASAP Technologies recherche un Product Manager Tech Senior spécialisé Cloud & Containers pour accompagner l'un de ses clients dans l'évolution de ses produits Plateforme IT. Le contexte Au sein de l'équipe Produits Plateforme IT, vous piloterez un portefeuille de produits d'hébergement Cloud et de services autour des containers, notamment Kubernetes. Rattaché opérationnellement au Lead PM Infrastructures Cloud, vous construirez des solutions adaptées aux besoins des équipes utilisatrices, en conciliant expérience utilisateur, stratégie IT, sécurité et maîtrise des coûts. Vous travaillerez avec les équipes de développement et d'exploitation, les Delivery Managers, les PM/PO, les architectes, le FinOps et le CTO. Vos missions Porter la vision produit : définir et partager la trajectoire des produits Cloud & Containers, maintenir le catalogue technologique et réaliser une veille régulière. Mener la discovery : organiser des ateliers, recueillir les besoins des équipes utilisatrices et instaurer des boucles de feedback pour identifier les améliorations prioritaires. Construire les roadmaps : arbitrer entre évolutions fonctionnelles, sécurité, maintenance et dette technique, en vous appuyant sur la valeur attendue et des critères de priorisation transparents. Animer la réalisation : structurer et prioriser le backlog, formaliser les EPIC et User Stories, préparer les Release Planning Days avec l'Agile Master et valider les réalisations. Mesurer la valeur : définir et suivre les indicateurs permettant d'évaluer l'adoption, la qualité de service et les bénéfices apportés aux utilisateurs. Piloter les coûts : consolider les coûts d'hébergement, de licences et de charge des équipes, comparer les solutions internes aux offres du marché et contribuer aux modèles de financement. Accompagner l'adoption : communiquer sur les produits, favoriser les communautés de pratiques et coordonner les déploiements ou mises à jour avec les parties prenantes.

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques

Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition

Dans le cadre du renforcement d'une équipe SOC/CERT, nous recherchons un Senior Threat Hunter / Incident Responder expérimenté afin d'accompagner les activités d'investigation avancée, de détection proactive et de réponse aux incidents de sécurité. Au-delà de la gestion des incidents, nous recherchons un professionnel passionné par la cybersécurité, capable de contribuer activement à l'amélioration continue des capacités de détection et d'investigation du SOC. Vos missionsDétection et réponse aux incidentsAssurer la qualification, l'analyse et le traitement des incidents de sécurité de niveau 2 et 3. Réaliser des investigations techniques approfondies afin d'identifier l'origine, le périmètre et l'impact des incidents. Participer aux actions de confinement, d'éradication et de remédiation. Produire les rapports d'investigation et les retours d'expérience. Participer aux exercices de gestion de crise cyber et aux investigations post-incident. Threat HuntingConcevoir et exécuter des campagnes de Threat Hunting. Rechercher proactivement les activités malveillantes non détectées par les mécanismes existants. Exploiter les renseignements de menace et le framework MITRE ATT&CK. Formaliser les résultats des investigations et campagnes de hunting. Transformer les découvertes en nouveaux cas d'usage de détection, règles SIEM ou automatisations SOAR. Investigation CloudRéaliser des investigations de sécurité sur des environnements Azure, AWS et/ou GCP. Exploiter les journaux de sécurité cloud afin d'identifier les comportements suspects. Analyser les compromissions de comptes, abus de privilèges, mouvements latéraux et exfiltrations de données. Participer à l'amélioration des capacités de supervision et de détection dans les environnements Cloud. Amélioration continueÉvaluer et améliorer l'efficacité des mécanismes de détection existants. Développer de nouveaux cas d'usage de détection. Enrichir les procédures d'investigation et de réponse aux incidents. Participer à la montée en compétence des équipes SOC. Assurer une veille active sur les menaces, les techniques d'attaque et les méthodes de détection.

Au sein d'un Cyber Defense Centre (CDC), vous rejoindrez une équipe dédiée à la défense et à l'amélioration continue des capacités de détection des menaces. Vous interviendrez sur l'ingénierie de détection, l'optimisation des plateformes SIEM/SOAR et l'intégration de nouvelles approches basées sur l'intelligence artificielle et le Machine Learning. Votre objectif sera de renforcer la posture de détection du SOC, d'améliorer la précision des alertes, de réduire les faux positifs et d'étendre la couverture des techniques d'attaque identifiées par le référentiel MITRE ATT&CK. Vous contribuerez également à des projets stratégiques d'évolution des capacités de détection, d'automatisation et de réponse aux incidents. Vos principales missions seront les suivantes : Ingénierie de détection et amélioration continue du SOC Évaluer régulièrement les règles de détection, tableaux de bord et cas d'usage existants afin d'identifier les axes d'amélioration. Concevoir, ajuster et optimiser les règles de détection, seuils, KPI, corrélations et mécanismes de whitelist. Améliorer la précision des détections, réduire les faux positifs et optimiser la qualité des alertes. Étendre et maintenir la couverture du référentiel MITRE ATT&CK. Mesurer l'efficacité des détections à partir des indicateurs et des retours opérationnels. Collaborer avec les équipes Run, Content, Automation, Forensics, CTI et Purple Team. Assurer une veille sur les nouvelles menaces, techniques d'attaque et technologies de défense. Accompagner les profils juniors et contribuer au partage des connaissances. Intelligence artificielle et détection avancée Piloter des initiatives d'adoption de l'intelligence artificielle pour améliorer les capacités de détection et de réponse. Exploiter les fonctionnalités de Machine Learning et d'analytique avancée des environnements SIEM/XDR. Identifier des cas d'usage IA répondant aux besoins opérationnels du SOC. Évaluer de nouvelles technologies de cybersécurité basées sur l'IA. Participer à des preuves de concept et formuler des recommandations techniques. Promouvoir des approches de détection comportementale et adaptative en complément des règles traditionnelles. Projets techniques et stratégiques Participer aux projets d'amélioration des capacités de détection, de réponse et d'automatisation du SOC. Collaborer avec les équipes Purple Team et Threat Intelligence pour intégrer les renseignements sur les menaces dans les stratégies de détection. Contribuer aux pipelines CI/CD et aux initiatives d'automatisation SOAR. Rédiger et maintenir la documentation technique : playbooks, procédures opérationnelles (SOP) et guides utilisateurs. Participer à l'évaluation et à l'intégration de solutions de sécurité innovantes.

Contexte de la mission : Notre client, acteur majeur de l'industrie en pleine transformation digitale, recherche un développeur senior spécialisé AWS Cloud afin d'accompagner le développement et l'évolution de ses applications stratégiques. La mission s'inscrit dans un environnement moderne mêlant architectures cloud-native, développement full-stack, automatisation DevOps et intégration d'outils d'intelligence artificielle pour accélérer les cycles de développement. Responsabilités : - Concevoir et développer des applications cloud modernes en réalisant des services backend serverless sur AWS et des interfaces frontend performantes sous Angular ; - Mettre en place et faire évoluer les infrastructures automatisées ainsi que les pipelines CI/CD afin d'améliorer la fiabilité et l'efficacité des déploiements ; - Garantir la performance, la sécurité et la qualité des applications tout au long de leur cycle de vie ; - Exploiter les outils d'intelligence artificielle appliqués au développement logiciel pour accélérer et optimiser les activités de conception et de développement ; - Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et à l'adoption de nouvelles approches innovantes au sein de l'équipe.

Un grand groupe industriel international spécialisé dans les équipements électriques et la gestion de l'énergie développe une application basée sur l'intelligence artificielle générative. L'objectif consiste à développer cette application avec Amazon Bedrock, puis à la publier dans Microsoft Copilot afin que les utilisateurs puissent y accéder directement depuis leurs outils Microsoft. Vos responsabilités seront les suivantes : Développer l'application d'IA générative sur Amazon Bedrock, notamment le choix et la configuration des modèles, la conception des prompts et la logique applicative. Mettre en place une architecture RAG permettant à l'intelligence artificielle de produire des réponses fondées sur les documents de l'entreprise. Préparer et structurer les données, constituer la base de connaissances et développer les mécanismes de recherche. Concevoir et développer des agents IA capables d'enchaîner plusieurs actions. Développer les composants applicatifs en Python. Exposer les fonctionnalités au moyen d'API REST. Publier l'application dans Microsoft Copilot avec Copilot Agent Builder. Assurer la connexion entre l'environnement AWS et l'écosystème Microsoft. Tester la solution, mesurer la qualité des réponses et améliorer continuellement l'application. Documenter la solution. Échanger avec les équipes métier afin de comprendre précisément leurs besoins et de rendre la solution directement utilisable. L'environnement technique comprend Amazon Bedrock, Microsoft Copilot Agent Builder, Python, API REST, LLM, RAG, agents IA et, selon les besoins, AWS Lambda, Amazon S3, Amazon OpenSearch, Microsoft 365, Copilot Studio, LangChain et LangGraph.

Contexte : Dans le cadre du développement de sa Data Platform orientée Data Mesh, notre client recherche un Architecte Urbaniste Data confirmé pour accompagner l'évolution de son écosystème Data et répondre aux enjeux de scalabilité, gouvernance, sécurité et intégration de l'IA. Vos missions : Concevoir et modéliser l'architecture de données de la Data Platform. Définir les standards et bonnes pratiques d'architecture Data. Urbaniser et cartographier les flux de données du SI. Concevoir les Data Products, Data Lake et Data Warehouse. Rédiger les dossiers d'architecture (DAT, DAG, cartographies, POS Data). Accompagner les équipes Data Engineering et les squads métiers sur les choix d'architecture. Participer aux instances projets et aux comités d'architecture. Veiller à la cohérence du patrimoine Data et à la maîtrise de la dette technique. Être force de proposition sur les sujets liés à l'IA et à son intégration dans l'écosystème Data. Environnement technique : Data & Architecture Data Mesh Data Lake / Data Warehouse Data Products Data Lineage ETL / ELT Batch & Temps Réel Cloud & Data Platforms AWS Redshift S3 Glue MWAA Lambda SNS / SQS EventBridge Spark Databricks Snowflake Langages & Protocoles SQL Python API REST OData

Contexte de la mission Nous recherchons un Tech Lead technique pour intervenir sur un périmètre applicatif bancaire mêlant plateforme AWS, architecture événementielle et environnement legacy (Oracle, DataStage). Le consultant sera chargé d'encadrer l'équipe de développement et de porter les bonnes pratiques de développement, de sécurité et de livraison. Missions principales Dans le cadre de cette mission, vous serez notamment amené à : - Assurer le rôle de Tech Lead technique sur le périmètre applicatif. - Encadrer et accompagner l'équipe de développement. - Porter les bonnes pratiques de développement, de sécurité et de livraison. - Intervenir sur une plateforme AWS. - Travailler sur une architecture événementielle avec Kafka et une architecture microservices. - Intervenir sur des développements en Python et Java. - Prendre en compte les enjeux liés aux chaînes de déploiement CI/CD, à GitLab, Terraform et Kubernetes. - Évoluer dans un environnement comprenant un socle legacy Oracle et DataStage. Environnement technique Cloud AWS : AWS Lambda, IAM, API Gateway, S3, RDS (base de données managée), Athena, EKS Architecture et développement : Kafka, Architecture événementielle, Architecture microservices, Python, Java, SQL CI/CD et infrastructure : GitLab, Terraform, Kubernetes Environnement legacy et Data : Oracle, DataStage, Qlik Sense Méthodologie et outils : Méthode SAFe, Jira, Confluence, PowerDesigner

Nous recherchons notre futur(e) Lead Developer Java / Angular / AWS pour poser les fondations techniques d'une nouvelle solution métier dédiée à la traçabilité et aux interventions en environnements industriels contraints. Le produit est en pleine phase de conception de son MVP (Minimum Viable Product) sur un socle cloud moderne. Vos missions : Architecture & cadrage technique : définir les orientations d'architecture sur AWS, sécuriser les choix d'implémentation et bâtir un socle robuste et évolutif dès la phase de lancement. Développement hands-on (60 à 70 %) : participer activement au développement de la solution avec une dominante backend (70 % Java / Spring Boot) et une composante frontend (30 % Angular). Leadership technique (30 à 40 %) : animer et faire monter en compétences une équipe de 4 à 5 développeurs, instaurer les bonnes pratiques de delivery et arbitrer les choix techniques. Qualité & automatisation : garantir le niveau d'exigence du code via SonarQube et structurer la stratégie de tests automatisés (adoption de Playwright pour remplacer progressivement Selenium).

Dans le cadre de l'évolution et de l'industrialisation de nos environnements cloud AWS, nous recherchons un ingénieur expérimenté pour renforcer nos équipes sur des sujets de développement, d'automatisation, d'infrastructure et de DevSecOps. Vous interviendrez sur la conception de plateformes cloud modernes, sécurisées et automatisées, dans un contexte international exigeant en matière d'industrialisation. MissionsConcevoir, déployer et automatiser des plateformes cloud sur AWS Mettre en place et faire évoluer l'Infrastructure as Code (Terraform) Améliorer, fiabiliser et sécuriser les chaînes CI/CD Développer des outils, scripts et services d'automatisation en TypeScript / Node.js, Python et Bash Concevoir et déployer des architectures serverless Renforcer la sécurité des environnements cloud (durcissement, gestion des accès, intégration de la sécurité dans les pipelines) Contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des applications (Docker / Kubernetes) Accompagner et sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques Cloud et DevSecOps Compétences requisesIndispensable TypeScript / Node.js AWS (expérience confirmée) Attendues Terraform / Infrastructure as Code DevSecOps & CI/CD Architectures serverless Sécurité cloud Docker / Kubernetes Python / Bash

Dans le cadre d'un programme interne axé sur l'innovation IA et les méthodes de développement agentiques, une initiative transverse lance une vaste vague de fiabilisation et de mise en conformité technique. L'enjeu porte sur la reprise en qualité d'une vingtaine d'applications internes déjà en production, hébergées sur le cloud AWS du groupe et déployées via la forge logicielle interne (GitLab CI / Usine logicielle). Le mode opératoire repose sur un changement de paradigme : vous ne codez pas tout seul manuellement. Vous agissez en véritable chef d'orchestre technique en pilotant plusieurs agents Claude Code en parallèle, dont vous cadrez le contexte, relisez rigoureusement les livrables, validez les tests et assurez la mise en production sans rupture de service. Vos missions :1. Audit flash & État des lieuxCartographier les anomalies récurrentes, la dette technique et l'absence de couverture de tests. Identifier les dépendances obsolètes ou vulnérables. Contrôler les alertes de supervision, l'état des sauvegardes, l'optimisation des coûts d'infrastructure et les écarts de sécurité. 2. Orchestration multi-agents (Claude Code)Découper les besoins techniques en chantiers indépendants et parallélisables. Préparer et injecter le contexte d'exécution adéquat pour chaque agent. Auditer, corriger et valider méticuleusement le code et les scripts générés. 3. Qualité applicative & Non-régressionTraiter les bugs à la racine (pas de correctifs de surface). Rédiger et intégrer les tests de non-régression automatisés. Sécuriser les parcours utilisateurs critiques et fiabiliser la gestion des cas d'erreur. 4. Qualité DevOps & Sécurité Cloud (AWS)Revoir et standardiser la configuration des environnements. Paramétrer la centralisation des logs et l'acheminement des alertes. Automatiser et éprouver les sauvegardes avec tests de restauration documentés. Réduire la surface d'attaque selon le principe de moindre privilège (gestion des rôles/droits) et éliminer les dépenses d'infrastructure superflues. 5. Livraison industrielle & CapitalisationDéployer via les pipelines GitLab et l'usine logicielle de l'entreprise (tous voyants au vert). Valider les versions en production avec procédures de retour arrière (rollback) testées et opérationnelles. Rédiger les instructions (prompts système, consignes contextuelles) et procédures techniques réutilisables pour pérenniser la démarche après la mission. Livrables attendus :Tableau de bord qualité avant / après par application auditée. Correctifs et suites de tests déployés avec succès en production. Environnements serveurs / AWS assainis avec éléments de preuve (journaux, alertes, tests de restauration). Rapport des écarts résiduels et plan d'action recommandé. Boîte à outils agentique documentée (prompts types, guides d'orchestration) pour l'équipe interne. Organisation & Rythme de mission :Jours 1 et 2 : Prise en main du poste préconfiguré, audit initial et validation de la feuille de route avec l'équipe technique. Fin de semaine 1 : Lancement des premiers agents, validation des premiers chantiers et premières livraisons de code/tests en production. Semaine 2 : Parallélisation intensive de plusieurs agents sur le code et les serveurs, consolidation, passage en production et transmission. Rituels : Point de synchronisation quotidien court, démonstration hebdomadaire et circuit de décision rapide dans la journée.

Domaine : Production applicative / Supervision / Cloud / API Disponibilité : À préciser Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de ses équipes techniques, notre client recherche un Ingénieur Supervision & Observabilité pour assurer le monitoring, la performance et la disponibilité des API et des flux d'intégration au sein d'un environnement Cloud AWS. Vous interviendrez sur la mise en place et l'optimisation des dispositifs de supervision, avec une forte dimension autour de Datadog, MuleSoft et de la gouvernance des API (APIM). Missions principalesMettre en place, administrer et optimiser les solutions de supervision et d'observabilité avec Datadog (APM, logs, dashboards, alerting). Assurer la supervision des API et des flux d'intégration MuleSoft. Mettre en œuvre et suivre le monitoring des API via les solutions APIM de MuleSoft. Participer à la définition et à l'amélioration de la gouvernance API à l'échelle du système d'information. Superviser les infrastructures, applications et services Cloud AWS, notamment via CloudWatch. Analyser les incidents de production, identifier les causes racines et proposer des actions correctives et préventives. Optimiser les performances et la disponibilité des applications et des flux d'échange. Automatiser les alertes et les processus de supervision. Collaborer avec les équipes techniques, les équipes de production et les interlocuteurs Métiers. Compétences techniques requisesSupervision & Observabilité Bonne maîtrise de Datadog : APM, Logs, Dashboards, Alerting. Analyse des métriques, des traces et des logs. Mise en place de tableaux de bord et de dispositifs d'alerte. API Management & Intégration Expérience sur MuleSoft et ses solutions APIM. Supervision des API REST et des flux d'intégration. Connaissance des enjeux de gouvernance et de gestion du cycle de vie des API. Connaissance des bus d'échange JMS. Cloud & Infrastructure Environnement AWS. Maîtrise de CloudWatch et du monitoring des services Cloud. Connaissance des environnements Cloud et des architectures distribuées. Compétences complémentaires Analyse de logs et troubleshooting. Scripting et automatisation. Analyse des incidents et recherche de causes racines (RCA).