Platform Engineer Elastic (IT)
Dans un environnement de production informatique complexe, multi-domaines et à forte volumétrie, vous intégrerez une équipe dédiée à l?observabilité. Cette équipe assure la gestion, l?évolution et l?automatisation des plateformes techniques permettant la supervision, la métrologie et la valorisation des données issues des systèmes IT. Vous contribuerez à la construction d?une Data Platform d?observabilité, intégrant Elastic Stack et Grafana, interconnectée à des environnements critiques (plateformes de virtualisation, conteneurisation, streaming, etc.). Environnement technique : Vous évoluerez sur un périmètre très structuré comprenant : 4 plateformes Elastic Cloud Enterprise (600 VM dont 400 avec la Stack Elastic) 2 000 instances Elasticsearch 700 instances Kibana
70 APM
600 Logstash Volumétrie : 15 To/jour 4 plateformes Grafana 6 000 utilisateurs (dont 2 000 actifs mensuels) 3 800 dashboards, 650 sources de données, 600 alertes Déploiements via Git / CI / Ansible / ArgoCD avec objectif de migration vers Kubernetes. Missions principales : Maîtriser l?ensemble des technologies et composants de la Data Platform d?observabilité Accompagner les projets dans la collecte, la transformation et la mise à disposition de données hétérogènes Concevoir et automatiser les pipelines d?ingestion de données (batch / temps réel) Développer des routines de contrôle qualité pour garantir l?intégrité des données Participer à la conception technique et fonctionnelle des solutions Assurer le cycle de vie des données, de l?ingestion au stockage Automatiser les déploiements et installations des socles techniques Fournir le support technique et fonctionnel, analyser les incidents Collaborer avec les équipes opérationnelles pour l?intégration des flux Profil candidat: Compétences techniques requises : Solide culture infrastructure : systèmes (Linux/Windows), réseau Très bonnes connaissances Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana, Logstash, APM) Maîtrise des SGBD SQL/NoSQL et du langage de requêtage Connaissances en Kafka, Dataiku, Zabbix, Dynatrace Maîtrise des langages Python, SQL, Java Bonne compréhension des architectures de données, flux, gouvernance Pratique des méthodes Agile / DevOps et outils associés (CI/CD, Git, Ansible, Kubernetes) Anglais technique courantEmplois Recommandés
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