Ingénieur Cloud & DevSecOps (H/F)

CONTEXTE & PÉRIMÈTRE : Projet de fin d'études orienté automatisation, supervision et industrialisation des traitements de données techniques. RESPONSABILITÉS & MISSIONS : Conception et déploiement d'un pipeline automatisé de bout en bout. Développement de scripts Python/Bash pour automatiser la collecte et le traitement des données. Orchestration des traitements avec Apache Airflow. Utilisation de GCP/BigQuery pour le stockage et l'exploitation des données. Utilisation de Kubernetes pour l'exécution des composants. Mise en place de la supervision avec Prometheus et Grafana. Industrialisation et automatisation des processus d'exploitation. RÉALISATION CLÉ : Réduction du temps d'analyse de 4 heures à 15 minutes (-94 %). Python, Pandas, Bash/Shell, Apache Airflow, GCP/BigQuery, Docker, Kubernetes, Prometheus, Grafana, GitLab CI/CD.

CONTEXTE & PÉRIMÈTRE Alternance orientée analyse technique, exploitation de données et accompagnement des équipes opérationnelles dans les activités de déploiement et de planification. RESPONSABILITÉS & MISSIONS Analyse et croisement de plusieurs sources de données techniques afin d'identifier les besoins et de prioriser les actions. Structuration et exploitation des données pour produire des analyses et recommandations destinées aux équipes opérationnelles. Élaboration d'une matrice de priorisation et production de documentation technique pour accompagner les équipes dans leurs activités. Identification et intégration de nouvelles zones dans le plan de déploiement afin d'optimiser les ressources et les processus opérationnels. RÉALISATIONS CLÉS ~480 000 € d'économies budgétaires générées grâce aux recommandations d'optimisation. Amélioration de la couverture et intégration de 10 nouvelles zones au plan de déploiement. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ATOLL, QGIS, analyse de données, documentation technique, planification et déploiement

CONTEXTE & PÉRIMÈTRE Alternance orientée supervision, automatisation et exploitation de données techniques, avec développement d'un outil interne destiné à centraliser et faciliter le suivi des données. RESPONSABILITÉS & MISSIONS Développement et déploiement d'un outil interne de supervision permettant de centraliser et d'exploiter les données techniques. Automatisation de processus d'analyse et de contrôle à l'aide de Python et Bash/Shell. Mise en place de traitements permettant d'identifier et de détecter automatiquement des anomalies dans les données. Industrialisation de processus de supervision afin de remplacer des tâches manuelles et fragmentées. RÉALISATIONS CLÉS Gain de productivité de 6 à 7 heures par jour et par ingénieur grâce à l'automatisation et à la centralisation des processus de supervision. Détection de 72 anomalies critiques grâce à l'outil déployé. Récupération de plus de 500 Go de trafic perdu grâce à l'identification des anomalies. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Python, Bash/Shell, supervision, automatisation, traitement de données