Entreprise française des Services du Numérique (ESN), HELPLINE accompagne depuis 1994 les directions informatiques et métiers dans leurs projets de transformation autour des nouveaux usages et outils numériques. La société affiche une croissance régulière (207M€ de chiffre d'affaires en 2022) grâce à 3600 spécialistes qui opèrent en France et à l'international (Allemagne, Belgique, Italie, Roumanie, Tunisie) avec 16 implantations.
Située au coeur du 7ème, l'agence de Lyon est née en 2019, elle compte aujourd'hui 150 collaborateurs qui oeuvrent soit sur le centre de services, soit chez nos clients en assistance technique. Nous rayonnons sur l'ensemble de la Région Rhône Alpes Auvergne avec des références clients telles que l'EM Lyon, SNCF, SUEZ, Dachser, GL Events
Chez HELPLINE, nous donnons du sens et de la valeur à votre mission et à vos compétences. Notre réussite est avant tout celle de nos équipes : notre culture d'entreprise repose sur l'intelligence collective, l'innovation et l'esprit entrepreneurial.
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Dans le cadre d'un projet d'observabilité avancée orienté analyse de runtime sur des environnements techniques exigeants, nous recherchons un Data Engineer possédant une expertise solide du système Linux et des mécanismes d'instrumentation bas niveau.
Le poste implique des travaux d'analyse de données système (logs, métriques, traces), l'exploitation d'eBPF et la participation à l'intégration d'une solution d'observabilité nouvelle génération.
Une forte qualité relationnelle est indispensable : proactivité, capacité à poser des questions, curiosité technique et aisance avec des interlocuteurs variés.
Missions
- Contribuer à la mise en place d'une solution d'observabilité et d'analyse runtime.
- Instrumenter et analyser le noyau Linux via eBPF (probes, métriques, extraction d'événements bas niveau).
- Concevoir, maintenir et optimiser des pipelines d'ingestion et d'analyse de données techniques.
- Participer à l'intégration technique des composants d'observabilité dans un environnement complexe.
- Collaborer en transversal avec des équipes data, devops et ingénierie.
- Documenter les méthodes, processus et bonnes pratiques.
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