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Über

Nous recherchons, pour notre client final grand compte, un Ing nieur DevOps Digital Backbone afin d intervenir sur la plateforme Digital Backbone . La prestation s inscrit dans le cadre du chapitre DevOps , dont le r f rent est le SDL (Solution Delivery Lead) , et se fera en collaboration troite avec le Product Owner de l quipe Digital Backbone . Activit s attendues : D ploiement des composants et services li s au projet Digital Backbone l aide d outils d Infrastructure as Code (Ansible, Terraform). Mise en place de pipelines CI/CD afin d automatiser le d ploiement des services, de l environnement de d veloppement jusqu la production. Contribution au support op rationnel (RUN) et la r solution des incidents en cas de dysfonctionnement. Impl mentation du monitoring et des alertes pour la plateforme Digital Backbone. R daction et mise jour de la documentation technique. Gestion des aspects s curit et FinOps (optimisation des co ts) des environnements du projet. Garantie de la s curit des processus de d veloppement et de d ploiement, en mettant en place des contr les appropri s pour prot ger les donn es et les actifs de l entreprise. Livrables : Scripts et configurations permettant l automatisation du d ploiement des services. Pipelines CI/CD conformes aux exigences de s curit et aux recommandations du chapitre DevOps. Documentation technique des composants d infrastructure ainsi que des cha nes CI/CD. Tableaux de bord de monitoring des services Digital Backbone. Profil candidat: Comp tences techniques et fonctionnelles : Configuration et automatisation des infrastructures l aide de Terraform et Ansible . Ma trise des environnements Cloud public , notamment Google Cloud Platform (GCP) . Administration Linux/Unix avec une gestion avanc e des syst mes. CI/CD : conception, mise en uvre et gestion de pipelines avec GitLab CI . S curit : gestion des secrets, audits de s curit des pipelines CI/CD et s curisation des environnements de production. Monitoring et observabilit (la connaissance de Dynatrace est appr ci e). Gestion de la performance et troubleshooting des syst mes. Application des bonnes pratiques en RUN (SLO / SLI / SLA) et gestion des incidents en production. Connaissance des concepts li s au Machine Learning et l IA g n rative : RAG, corpus, LLM, agents, assistants, prompt, hallucinations et mod les d IA. Capacit formuler des requ tes (prompts) efficaces pour interagir avec des IA g n ratives et obtenir des r sultats pertinents. Utilisation critique et raisonn e de l IA, en tenant compte de ses limites et de ses biais. Connaissance des exigences RGPD et des enjeux thiques li s l utilisation de l IA. Ma trise des m thodologies Agiles ; la certification SAFe est un plus. Ma trise de l anglais technique , l oral comme l crit.
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Sprachkenntnisse

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