Job Description

Roles & Responsibilities

Vous aurez comme objectif de participer la mise en place, l exploitation et l am lioration continue des pipelines de donn es de la Plateforme Data, dans une architecture Data Centric , afin de garantir la fiabilit , la scalabilit , la performance et la s curit des plateformes de donn es, tout en contribuant l automatisation, au monitoring et la gestion des incidents.

Vous serez amen :

• Contribution la mise en uvre et l am lioration continue des pipelines de donn es
• Automatisation des d ploiements et des processus d exploitation
• Supervision des performances des plateformes Data
• Gestion et r solution des incidents en production
• Participation active aux activit s DevOps autour de Kafka, Kubernetes et GCP
• Collaboration troite avec les quipes de d veloppement et d infrastructure
• Garantie de la fiabilit , de la disponibilit et de la scalabilit des plateformes Data
• Contribution aux d marches d am lioration continue et d optimisation des solutions existantes

Desired Candidate Profile

Dipl m (e) d un Bac+5 en cole d'ing nieur ou quivalent universitaire avec une sp cialisation en informatique, ou justifiant d'une exp rience significative quivalente

Exp rience : Expertise confirm e (>7 ans) en Apache Kafka.

Ma trise op rationnelle de Kubernetes et GCP

Une exp rience en grande distribution est un plus.

Comp tences requises :

• Google Cloud Platform (GCP) :
  • Google Kubernetes Engine (GKE)
  • Cloud Storage
  • Cloud SQL
  • Cloud Monitoring
• Apache Kafka (expertise avanc e) :
  • Partitionnement, r plication, compaction
  • Tuning des performances
  • Gestion des topics et offsets
  • S curit : TLS, SASL, ACL
  • Supervision via Prometheus et Grafana
• Kubernetes :
  • Cr ation et gestion de clusters
  • D ploiement applicatif
  • Supervision et optimisation des performances
• DevOps : CI/CD, automatisation des d ploiements
• Scripting : Bash, Python
• Bases de donn es relationnelles (concepts fondamentaux)
• S curit : bonnes pratiques et politiques d acc s

Comp tences comportementales :

• Forte capacit d analyse et d am lioration continue
• Autonomie et excellente gestion du temps
• Capacit de prise de recul et force de proposition
• Excellente communication crite et orale (livrables & reporting)
• Esprit d quipe et collaboration transverse
• Ma trise des m thodologies Agiles (Scrum, Sprint Planning, Backlog)