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Cycle de vie des applications - Concepteur-rice developpeur-se
Concepteur développeur Observabilité & IA - Alternance F/H
Apprenti
SMC
Dans le cadre de l’amélioration continue de notre plateforme d’observabilité, nous recherchons un(e) alternant(e) pour renforcer notre capacité à améliorer la fiabilité du SI, la qualité de service et la capacité des équipes à :
Anticiper et diagnostiquer les incidents grâce à ELK et à l'usage de l'IA. Ce poste allie technique opérationnelle (dashboards, APM) et innovation (détection d’anomalies, automatisation).
Missions PrincipalesL’alternant(e) aura pour objectif de :
Optimiser les dashboards ELK :
Audit et nettoyage des dashboards Kibana existants.Optimisation des requêtes Elasticsearch (KQL/Lucene) et uniformisation du design.Documentation technique et utilisateur.Configuration et analyse des agents APM :
Installation des agents APM sur les WebServices BDT PITC.Configuration des alertes pour les seuils critiques (latence, erreurs, etc.).Vérification des traces distribuées et métriques dans nous outils internes.
Automatisation & intégration de l'IA en observabilité:
Proposition des améliorations techniques et contribuer à l’expérimentation de nouvelles approches d’automatisation et d’observabilité.
Mise en place des mécanismes d’alerte en cas d’anomalie ou d’indisponibilité ;Conception des tableaux de suivi ou dashboards facilitant la supervision et le pilotage des applications ;
WebServices : Détection d’anomalies (latence, erreurs) et prédiction de tendances avec Elastic ML.Création de dashboards dédiés pour visualiser les anomalies et alertes IA.Automatiser les comptes-rendus d’incidents :
Conception d’un CR automatisé à partir des données APM/ELK.Génération de rapports incluant métriques, traces, logs, et suggestions de résolution.
Environnement TechniqueOutils : Elastic Stack, APM, Zenit Observability, Git, Unix.
Votre futur environnement de travail comprend :
Nos alternantes et alternants nous recommandent depuis plusieurs années avec le label Happy Trainees !
Étudiant(e) en Bac+5 (Master, École d’ingénieur) en informatique, data, ou systèmes embarqués.
Hardskills :Elastic Stack : Kibana, Elasticsearch, APM, Elastic ML.Requêtage : Maîtrise de KQL et/ou Lucene.Scripting : Bash ou Python pour l’automatisation.Observabilité : Connaissance des métriques (latence, taux d’erreurs), traces distribuées.Expérience avec Zenit Observability, Grafana, ou outils d’IA (MLOps) est un vrai plus.
Soft Skills :Autonomie et rigueur dans la gestion de projets techniques.Capacité à documenter et synthétiser des informations complexes.Esprit analytique pour identifier des patterns dans les données.
Des compétences en développement ou scripting (Python, JavaScript, PowerShell ou équivalent) ;
Intérêt marqué pour l’observabilité, la data et l’IA appliquée.Première expérience (stage, projet académique) avec Elastic Stack ou des outils similaires (Splunk, Grafana, etc.) est un plus.Appétence ou expérience avec l'Intelligence Artificielle appliquée au diagnostic d'incidents (AIOps).
Bagneux
Français (4- Langue natale)