Ingénieur Senior Kubernetes / Expert DevOps Localisation : Île-de-France (Seine–Saint-Denis) – Télétravail hybride Démarrage : ASAP ️ Langues : Français courant Expérience : Minimum 5 ans après diplôme ⭐Présentation du poste Nous recherchons un Ingénieur Kubernetes & DevOps expérimenté pour rejoindre une équipe en pleine croissance en Île-de-France. Vous interviendrez sur le Build et le Run de plateformes à grande échelle, en garantissant un haut niveau d’automatisation, d’observabilité et de fiabilité en production. Compétences techniques obligatoires Maîtrise experte de Kubernetes, de ses concepts internes et de son écosystème Très bonne connaissance des CRDs / Custom Resources Expérience confirmée dans la gestion et l’industrialisation de Helm charts Parfaite maîtrise des approches GitOps (Flux ou ArgoCD) Solides compétences en monitoring & logging (métriques, alerting, supervision) Excellente connaissance de Git pour le versioning et le travail collaboratif Expérience des pipelines GitLab CI Connaissance de Prometheus, Thanos, Grafana, InfluxDB ➕ Compétences appréciées Connaissance d’ OpenTelemetry (traces, métriques, logs) Expérience avec les services Azure Compétences en développement Go Familiarité avec des solutions avancées d’observabilité (Loki, Mimir, Tempo, Alloy, Fluentd/FluentBit…) Capacité à développer des Kubernetes Operators & Prometheus Exporters Maîtrise de la création d’images via Dockerfile Connaissance de l’architecture Cortex pour le stockage des métriques ️ Description de la mission Build (Ingénierie & Automatisation) Concevoir et maintenir des solutions d’automatisation (déploiements, releases, CI/CD) Développer et optimiser les solutions de monitoring, logging, tracing Collaborer avec les Architectes Cloud pour intégrer de nouvelles fonctionnalités Intégrer de nouveaux services dans les pipelines DevOps Implémenter les pratiques security‑by‑design Run (Opérations & Fiabilité) Garantir la haute disponibilité de la plateforme et des services Surveiller en continu l’infrastructure (métriques, logs, traces, alertes) Diagnostiquer et résoudre rapidement les incidents de production Automatiser les tâches récurrentes et améliorer l’efficacité opérationnelle Participer aux analyses post‑incident et aux actions d’amélioration continue Contribuer à l’optimisation des coûts ( FinOps )
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