Architecte Data Platform
Intégré(e) à nos équipes Delivery, vous interviendrez sur plusieurs projets internes et clients. Votre rôle en qualité d'Architecte Data Platform sera de mener à bien les missions suivantes : Architecture & Conception technique
- Définir les architectures Data, IA et applicatives cibles répondant aux enjeux métiers et techniques des clients (cadrage, choix technologiques, dossiers d'architecture, urbanisation)
- Concevoir des plateformes Data & MLOps cloud-native robustes, sécurisées et évolutives
- Participer aux choix d'architecture autour des environnements distribués, microservices et Kubernetes
- Définir les standards d'industrialisation, de sécurité et d'exploitation des plateformes.
- Développer et maintenir des applications backend et des services distribués en Python
- Concevoir des API et microservices conteneurisés avec Docker et Kubernetes
- Concevoir et industrialiser les pipelines MLOps de bout en bout
- Garantir la robustesse, la sécurité et la fiabilité des pipelines de données (Spark, Dask, Python)
- Optimiser les performances des traitements distribués et des architectures Data
- Produire une documentation technique claire et exploitable
- Déployer et administrer des infrastructures cloud via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible)
- Industrialiser les chaînes CI/CD avec GitLab CI/CD et les pratiques GitOps (ArgoCD)
- Automatiser les déploiements applicatifs et infrastructures
- Participer à la stratégie de tests, validation et qualité logicielle
- Mettre en œuvre des mécanismes OIDC, SSO, Keycloak, RBAC
- Déployer des solutions d'observabilité et monitoring (Prometheus, Grafana, Elasticsearch, OpenTelemetry, Loki)
- Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue de la fiabilité des systèmes
- Vous maîtrisez le langage d'une ou plusieurs bases de données (PostgreSQL, InfluxDB) : optimisation de requêtes, bonnes pratiques…
- Vous possédez une bonne connaissance d'un ou plusieurs outils ETL et de stockage objet (S3/MinIO),
- Vous justifiez d'une expérience :Sur GCP et/ou sur Kubernetes (déploiement, orchestration),
- En Python et sur des frameworks de traitement de données comme Spark, Pandas, Polars ou Dask,
- Sur Git et GitLab (gestion de versions, revue de code, workflows collaboratifs).
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