Operations Cloud Expert / Ingénieur Cloud DevOps RUN (AWS · GCP · Kubernetes · Terraform)MISSIONS PRINCIPALES
Supervision & Disponibilité Production
Assurer le monitoring 24/7 des systèmes de production via Grafana, Prometheus, Datadog et Stackdriver — détection proactive des anomalies avant impact utilisateur
Créer et maintenir les dashboards et les alertes, corréler les événements pour le diagnostic d'incidents
Participer à l'astreinte on-call (PagerDuty) sur les systèmes critiques
Gestion des Incidents
Prendre en charge les incidents de production, mener le troubleshooting et produire les RCA (Root Cause Analysis)
Définir et mettre en œuvre les actions correctives et préventives pour éviter la récurrence
Communiquer de façon claire avec les équipes et le management en situation de crise
Automatisation & Infrastructure as Code
Écrire et maintenir les configurations Terraform en production (modules, state management, workspaces)
Automatiser les opérations répétitives via Python et Bash — déploiements, inventaire, vérification, reporting
Gérer la configuration via Ansible et maintenir les pipelines GitLab CI
Exploitation des Environnements Conteneurisés & Plateformes
Opérer Kubernetes en production : déploiements, services, scaling HPA, troubleshooting pods/nodes, gestion des namespaces et RBAC
Opérer Kafka en production : monitoring du lag consumer, gestion des topics et partitions, diagnostic des incidents de streaming
Assurer le support opérationnel sur les bases de données : PostgreSQL, Elasticsearch, Couchbase (performances, sauvegardes, restaurations)
Réseau & Sécurité Cloud
Gérer les VPN, NAT, routage IP, proxy et load balancing en environnement cloud AWS et GCP
Appliquer les bonnes pratiques de sécurité et de gestion des accès (IAM, VPC)
PROFIL RECHERCHÉ
5 à 8 ans en ingénierie cloud/DevOps/ops, dont au moins 3 ans sur des environnements de production cloud (AWS ou GCP) avec Kubernetes
Expérience d'astreinte ou on-call sur des systèmes critiques : signal fort qui forme des réflexes de diagnostic et de gestion de crise que les profils purement "projet" n'ont pas
Exposition à Kafka en production : critère discriminant
Capacité à opérer sur AWS ET GCP — le multi-cloud est explicite, un profil mono-provider devra démontrer une capacité de transfert rapide
Anglais courant : documentation, runbooks, communication avec des équipes internationales
COMPÉTENCES REQUISES
Cloud AWS + GCP (+++) : Exploitation opérationnelle des deux providers en production — EC2/GCE, S3/GCS, RDS, IAM, VPC, load balancers, App Engine — pratique réelle requise sur les deux
Kubernetes (++) : Exploitation en production : déploiements, services, ingress, HPA, troubleshooting pods/nodes, gestion des namespaces et RBAC, monitoring
Terraform (++) : Écriture et maintenance de configurations IaC en production — modules, state management, workspaces
Monitoring (++) : Grafana + Prometheus + Datadog + Stackdriver : création de dashboards, définition d'alertes, corrélation d'événements pour le diagnostic d'incidents
Scripting Python + Bash (++) : Automatisation opérationnelle, scripts de déploiement, outils d'inventaire et de vérification — niveau confirmé
Kafka, Bases de données & Réseau : Kafka : monitoring du lag consumer, gestion des topics, diagnostic des incidents de streaming ; PostgreSQL, Elasticsearch, Couchbase : support opérationnel en production ; VPN, NAT, routage IP, proxy, load balancing en environnement cloud
CI/CD & Configuration : GitLab CI : maintenance et amélioration de pipelines ; Ansible : configuration management et automatisation de déploiements
CONTEXTE & OBJECTIF DU POSTE
Le client recherche un ingénieur Cloud/DevOps orienté production pour assurer la stabilité, la fiabilité et la performance des systèmes en production sur un environnement cloud hybride AWS/GCP. Le rôle est à dominante RUN opérationnel avec une forte dimension automatisation et industrialisation (IaC, CI/CD, scripting).
La stack : AWS + GCP, Kafka, Elasticsearch, Couchbase, Mesos — environnement legacy en évolution vers du cloud. Le profil doit être à l'aise dans la complexité et l'hétérogénéité.
Trois enjeux concrets :
Garantir la disponibilité production au quotidien : monitoring proactif, gestion des incidents de bout en bout (détection, RCA, actions correctives), astreinte via PagerDuty
Automatiser et industrialiser les opérations : réduction de la dette manuelle via Terraform, Ansible, Python et Bash
Collaborer avec les équipes de développement pour améliorer la déployabilité et l'exploitabilité des applications
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