Ingénieur Cloud H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Les objectifs principaux sont les suivants :
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Assurer la maîtrise et l'optimisation des coûts Cloud Azure
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Industrialiser et sécuriser les environnements techniques
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Mettre en oeuvre et maintenir des pratiques DevOps et FinOps
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Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Cloud
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Garantir la performance, la disponibilité et la traçabilité des plateformes
Description des prestations attendues :
- Ingénierie DevOps & Cloud
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Conception et mise en oeuvre des infrastructures Azure via Infrastructure as Code
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Automatisation des déploiements et des environnements
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Mise en place et optimisation des pipelines CI/CD (Azure DevOps, Git)
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Contribution aux mises en production (validation, intégration continue, qualité)
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Participation à l'amélioration continue des architectures
- Pilotage FinOps et optimisation des coûts
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Analyse et suivi quotidien des coûts Azure
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Identification des dérives et mise en oeuvre d'actions correctives
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Élaboration de prévisions budgétaires et de scénarios d'optimisation
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Identification, priorisation et suivi des chantiers FinOps
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Suivi et communication des gains réalisés
- Gouvernance et accompagnement
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Animation de la démarche FinOps (communauté, rituels, comités)
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Contribution à la mise en place de standards et bonnes pratiques Cloud
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Accompagnement des équipes projets dans l'adoption des pratiques DevOps/FinOps
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Participation aux instances de gouvernance Cloud, Process de recrutement
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Premier échange téléphonique avec un Responsable recrutement Metaline
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Un Entretien Technique
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Rencontre avec le client
Requirements
Expérience minimale de 5 ans en environnement Cloud / DevOps / FinOps
- Expérience significative sur Azure
- Capacité à intervenir dans des environnements complexes et multi-projets
- Excellentes compétences en communication, vulgarisation et accompagnement
- Esprit d'analyse, autonomie et force de proposition
Environnement technique :
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Cloud : Microsoft Azure
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DevOps : Azure DevOps, Git
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IaC : ARM, YAML, Terraform (optionnel)
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Data : DataLake, Databricks, Power BI
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Conteneurs : Docker, AKS, Intégration continue Force de proposition Optimisation des coûts Power BI Git Autonomie Derive Terraform Amélioration continue YAML Docker Esprit d'analyse