Platform Engineer DevOps

Contexte de la prestation

Le client est un grand compte du secteur des médias qui recherche un Platform Engineer (DevOps / Cloud Engineer) expérimenté pour construire, exploiter et faire évoluer l'infrastructure cloud qui héberge ses applications. Le poste porte la couche plateforme : ressources cloud, Kubernetes, automatisation de l'infrastructure, observabilité et gouvernance des coûts, en lien étroit avec l'hébergeur et avec les équipes de développement qui déploient sur la plateforme.

Au-delà de l'exploitation, le poste porte une forte dimension Developer eXperience : pipelines, outillage de packaging et observabilité doivent permettre à chaque équipe de développement de construire, déployer et exploiter ses applications en autonomie, simplement, rapidement et en sécurité.

Activités principales

Cloud et automatisation de l'infrastructure

• Maîtrise d'au moins un grand fournisseur cloud, de préférence Google Cloud Platform, Scaleway également apprécié, certifications officielles appréciées
• Provisioning de l'infrastructure avec Terraform en production : conception de modules, gestion du state et des environnements, intégration aux workflows de revue CI/CD

Kubernetes, des workloads à l'exploitation des clusters

• Déploiement et diagnostic d'applications conteneurisées
• Administration de clusters en production : node pools et montées de version, ingress et TLS, durcissement, RBAC/OIDC, garde-fous multi-tenant, DNS et réseau du cluster

CI/CD et packaging applicatif

• Conception et maintenance de pipelines GitHub Actions au service de plusieurs équipes : reusable workflows, runners, cache, secrets, release/rollback, quality gates
• Maintenance des images Docker et du chart Helm partagé sur lesquels les équipes s'appuient pour livrer

Observabilité et performance

• Collecte fondée sur OpenTelemetry et l'écosystème VictoriaMetrics : métriques, logs, traces
• Décisions de capacité et d'autoscaling fondées sur le comportement observé : requests/limits, HPA/VPA, prescaling avant les pics d'audience, tests de charge, KEDA et Descheduler appréciés

FinOps et responsabilité des coûts

• Rendre la dépense d'infrastructure visible et attribuable : tagging, showback/chargeback, dashboards et alertes budgétaires
• Activer les leviers d'économie et documenter l'impact financier des choix techniques

Livrables attendus

• Fonctionnalités décrites dans les user stories du client, déployées et installées sur l'infrastructure désignée (système d'exploitation, base de données, serveur web)
• Ensemble des classes et scripts nécessaires à l'intégration dans le système d'intégration continue du client
• Ensemble des scripts de monitoring, de tests de charge, d'administration et de déploiement nécessaires au bon fonctionnement de la solution livrée
• Commentaires inline clairs sur l'objet et la responsabilité de chaque classe et méthode
• Code synchronisé quotidiennement avec l'environnement GitHub du client
• Documentation rédigée en anglais et maintenue dans le wiki interne du client (Confluence)

Exigences opérationnelles

• Utilisation quotidienne obligatoire des outils de gestion de projet du client : JIRA, Tempo, Confluence
• Gestion du code exclusivement dans le compte GitHub entreprise du client
• Pratique courante des outils de développement assisté par IA (agents de développement, assistants de code, LLM de dernière génération) attendue. Les licences sont à la charge du consultant, sans quota d'utilisation, sur les modèles de plus haut niveau.

Compétences obligatoires

• Développement assisté par IA : pratique avérée des outils et workflows à base d'agents, compréhension du Model Context Protocol (MCP), intégration critique et sécurisée des productions de l'IA
• Git et GitHub : branches (Gitflow ou équivalent), pull requests, code reviews, branches protégées, tags et releases
• Anglais technique courant, écrit et oral

Compétences évaluées

• Google Cloud Platform (GKE, IAM, réseau, bases managées, API Gateway) et/ou Scaleway (Kapsule, Object Storage, Load Balancer), certification officielle valorisée (compétence clé)
• Pipelines GitHub Actions multi-équipes : reusable workflows, runners, cache, secrets, quality gates (compétence clé)
• Images Docker et charts Helm, dont un chart commun partagé et versionné (compétence clé)
• Déploiement et diagnostic de workloads Kubernetes (compétence clé)
• Exploitation de clusters : upgrades, ingress, durcissement, RBAC/OIDC, quotas, CoreDNS, egress et NAT, plan CIDR (compétence clé)
• Terraform : modules, state, environnements, intégration CI/CD

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