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Publié aujourd'hui

Développeument Backend Observabilité - Freelance

Entreprise
VisianPlateforme freelance
Localisation
Paris, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau

Salaire du marché

Médiane du marché
500€/j
Estimation
450€/jfourchette habituelle550€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 62 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 500€/j (450€/j–550€/j).

TJM du marché pour Backend à Paris : médiane 500 €/jour, P25–P75 : 450–550 €/jour, n = 62 offres. TJM DevOps / Kubernetes à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Le contexte

Le poste se partage entre deux projets distincts.

Logs as a Service (LaaS) : plateforme mutualisée de logs pour plus de 1000 applications. Elastic Agents déployés globalement, Kafka, Ingest pipelines (elasticsearch) pour le parsing, Elasticsearch, et un portail d'onboarding qui initialise les nouvelles collectes.

Twin Observ : Création d'outils IA d'observabilité qui exploite à la fois les logs et Dynatrace. Elle apporte des fonctionnalités à valeur ajoutée (enrichissement, aide à l'onboarding, analyse par IA), dont plusieurs doivent être implémentées côté LaaS.

Missions

Outillage Dynatrace pour Twin Observ : développement des outils nécessaires à l'exploitation des données d'observabilité dans un contexte challengeant, avec des connecteurs vers les API Dynatrace et l'exploitation de ses données aux côtés des logs.

Développement backend LaaS (Python) : évolutions de la plateforme et du portail d'onboarding.

Clustering des logs : amélioration du module de clustering écrit en Go et intégré au Streamer (Python).

Intégration Twin Observ ↔ LaaS : mise en œuvre côté plateforme des fonctionnalités Twin Observ, notamment l'enrichissement des logs et la refonte de l'onboarding avec un parsing Logstash généré par LLM.

Profil recherché

Indispensable

Développeur backend confirmé, Python en production.

Bonne maîtrise d'Elasticsearch : mapping, ingestion, requêtage, performance.

Pratique de Dynatrace, y compris ses API (extraction et exploitation des données).

À l'aise en Go, ou capable de monter rapidement dessus.

Apprécié

Kafka, Logstash (pipelines de parsing), Elastic Agent et Fleet.

Expérience d'intégration de LLM dans un produit.

Connaissance des algorithmes de clustering de logs (type Drain).

Environnement technique cible :

* Langage : Python (Expertise requise).

* Observabilité : Elasticsearch (Log Management), Dynatrace (Monitoring/APM).

* IA / LLM : LangChain, LangGraph, Machine Learning (Anomaly Detection).

* Méthodologie : Intégration continue en environnement de production bancaire contraint.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Artificial Intelligence
  • Kubernetes

Un plus

  • Monitoring / Observability
  • Elasticsearch
  • Apache Kafka
  • Dynatrace
  • API Development
  • Python
  • Logstash
  • Go
  • LLM
  • LangChain
  • LangGraph
  • CI/CD

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

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