Architecte devops expérimenté H/F

Plateforme d?exécution réversible on premise et cloud : Conteneurs (Kubernetes on prem/AWS Batch ou ECS dans le cloud public)

Accompagnement ? « Developer advocate » : Accompagnement des équipes à la transformation (Talaxie mais surtout le nouveau socle)

IA pour le dev : intégration de l?IA dans les outils du développeur (sklls/context engineering/agents dédiés/etc)

Principaux Livrables

Les livrables attendus seront : Le framework « maison » cible (basée sur spring batch mais avec des capacités techniques transverses spécifiques à notre contexte et à nos normes :

Connecteurs (Mongo, S3, Kafka, etc)

Gestion des secrets (Vault)

Supervision/Logs

? afin de cadrer les développements et assurer la compatibilité avec les plateformes d?exécution;

Un applicatif « témoin »

La documentation des normes et bonnes pratiques ;

Les pipelines de CI/CD pour assurer un déploiement « réversible » ;

Des capacités d?assistance IA (spec driven) pour traiter les uses cas d?un développement nouveau ou la reprise de jobs existants (Talend), tout cela basé sur un serveur MCP interne existant et déjà utilisé (via Github copilot)

Nombre d?année d?expérience entre 5 et 10 ans dans le développement, les architectures cloud native, l?automatisation (CI/CD),.

Compétences recherchées : Expertise technique sur Java et l?écosystème Spring (Python serait un plus)

Appétences pour le context engineering, l?assistance de l?IA le développement (Github copilot)

Expertise sur les outils de CI/CD suivants : ArgoCD, Helm, Gitlab CI, SonarQube, etc

Bon niveau de connaissance générale des architectures cloud native (conteneurs, stateless, decouplage, etc) ;

Bon niveau les solutions d?orchestration de conteneurs (Kubernetes, Docker) et sur les problématiques de sécurité associées

Une connaissance de Terraform serait un plus (pour le déploiement sur AWS)

Capacité d?adaptation et à traiter plusieurs sujets en parallèle ;

Rigueur, autonomie, force de proposition, pédagogie ;

Aisance relationnelle et rédactionnelle pour partager les informations avec l’ensemble des contributeurs et pour rendre compte en allant à l’essentiel

Dans ce contexte, la prestation consiste à participer à la modernisation de notre architecture pour nos traitements batchs opérationnels et d?assister les équipes dans la transformation de leur patrimoine construit initialement autour de l?ETL Talend. Tout cela dans un contexte de déploiement de l?IA via Github copilot. La solution tactique retenue (pour s?assurer de la sortie effective) s?appuie sur l?open source Talaxie mais la solution cible à construire est basée sur Spring Batch (et Python) avec usage de capacités d?IA Generative.