Ingénieur Infrastructure & Big Data

Description du poste

          I.               Contexte :

Notre client connaît une forte croissance (+1,5 million de clients en un an) et renforce l’équipe Architecture Système/Réseaux (10 personnes) pour assurer la gestion et l’évolution de son infrastructure critique.

L’environnement technique est 100% Linux, avec une architecture complexe :

·        Réseau : 2400 VM, 5-6 Data Centers, 100 applications Open Source

·        Datalakes : 2 PetaOctets de données

·        Organisation : Pas de PO, Scrum Master ni DevOps ; 4 équipes de développement (~30 projets)

·        Répartition des activités :

o   1/3 MCO

o   1/3 Obsolescence

o   1/3 Build / Industrialisation

       II.               Missions :

Objectifs de la mission

·        Assurer la maintenance en conditions opérationnelles (Run 40%) et contribuer à la conception et industrialisation des infrastructures.

·        Participer à la mise en place d’un socle commun de provisioning, avec un focus sur Data et Sécurité.

·        Interagir avec les équipes BI pour les besoins de reporting réglementaire et autres.

Enjeux techniques

·        Axes de conception :

o   Scalabilité

o   Résilience (site internet = point de contact unique)

o   Sécurité (chiffrement avancé, PKI, certificats)

·        Technologies & outils :

o   Système : Linux

o   Réseaux : TCP/IP niveau 2, HTTP, SNTP, DNS, zones, reverse proxy

o   Sécurité : PKI, certificats, chiffrement asymétrique

o   Containers & IaC : Kubernetes, Ansible (usage limité), Puppet, Terraform

o   Big Data : Hadoop, Spark, Cassandra, Zeppeli

o   Autres outils : Kafka, Cognos, Docker, Elasticsearch

o   Machine Learning : détection de fraude en temps réel

·        Cloud : utilisation très marginale (Infra as Code majoritairement on-premise)

  III.               Compétences techniques attendues :

·        Maîtrise Linux (expertise indispensable)

·        Réseaux (TCP/IP niveau 2, protocoles Internet)

·        Sécurité (PKI, chiffrement, certificats)

·        Connaissance des environnements Big Data (Hadoop, Spark, Cassandra)

·        Familiarité avec les outils d’automatisation et containerisation (Kubernetes, Ansible, Puppet, Terraform)

    IV.               Soft skills :

·        Soft skills :

o   Autonomie et rigueur

o   Capacité à travailler en équipe dans un contexte hybride (présentiel + télétravail)

·        Langues : Anglais technique (lecture/écriture, pas d’échanges oraux)