Ingénieur Support Production Big Data - Freelance

Contexte

L’entité assure la disponibilité, l’évolution et les mises en production des applications de reporting réglementaire d’une grande institution financière internationale Global Markets, ainsi que la surveillance des communications et la gestion d’un portefeuille applicatif lié à des référentiels instruments.
La prestation visée porte exclusivement sur le reporting réglementaire.

Environnement technique

• Système d’exploitation : Linux (Ubuntu / RedHat)

• Data & streaming : PostgreSQL, MSSQL, Oracle, Opensearch, logstash, kafka, airflow, spark

• Langages de développement : HTML, CSS, JS, Python, Bash

• Protocoles & interfaces : TCP, HTTP / REST API

• IA : LLM, MCP, Agents

• Conteneurisation & orchestration : docker/podman, kubernetes

• Supervision : Grafana, Nagios, ICINGA, Dynatrace

• Déploiement : Ansible, GIT, Artifactory

• Jira pour le suivi des actions de l'équipe

• Servicenow pour gérer les requests & les incidents

Missions

• Gestion des évolutions
  Déploiement et validation des changements applicatifs, d’infrastructure et de sécurité sur les environnements de test (Staging/UAT) puis en production.

• Automatisation & outillage
  Conception des scripts et des solutions d’automatisation des interventions récurrentes.
  Mise en place des outils facilitant le support et l’évolution de l’application.

• Monitoring
  Mettre en place ou améliorer le monitoring applicatif sous ICINGA & Dynatrace (définition de métriques, alertes, dashboards).

• Documentation
  Rédaction et maintenance de la documentation fonctionnelle et technique (procédures d’exploitation, run-books, guides d’incident).

• Support technique
  Assurer le support quotidien au sein d’une organisation répartie sur Mumbai, Paris, Portugal & UK.

• Gestion des incidents (Service Management - ITIL)
  Élaboration, suivi et mise en œuvre des plans d’action préventifs pour éviter la réapparition des dysfonctionnements.
  Communiquer quotidiennement sur l'état de la production applicative.

• Opérations exceptionnelles
  Intervention lors des tests de reprise (DRP/PRA), des mises en production majeures et des migrations d’infrastructure planifiées le week-end.

Points forts à mettre en avant dans la réponse

• Communication et Service management (Incident, problèmes et changements) + Jira pour les actions de support de production.

• Notions du chaînage CI/CD via un pipeline DevOps complet.

• Notions en Python et scripting Bash.

• Notions SQL et bases de données.

• Expérience dans un environnement big data.

• Approche orientée automatisation visant à réduire les interventions manuelles et à optimiser le coût de support.