Senior DevOps Engineer / Cloud Engineer - Freelance (H/F)

💼 Offre d'emploi

Date de publication

10/10/2026

Dernière mise à jour

10/10/2026

Type de contrat

Profession libérale

Durée de travail

Expérience

Débutant accepté

Salaire brut

650 € par jour

Permis demandé

Aucune information

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📍 Entreprise

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Description de l'offre

Taux journalier (TJM): 650

Environnement de travail

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Vous rejoindrez une plateforme innovante permettant l'analyse de données volumineuses dans un environnement hautement sécurisé.

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Stack technologique : Azure, Terraform, Kubernetes, Helm, Terragrunt, Packer, Ansible.

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Modalités : Rythme hybride avec 2 jours en télétravail

Missions

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Gérer l'infrastructure 100% "as code" via Terraform (représente environ 45% de l'activité).

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Concevoir et maintenir des applications via des charts Helm et Dockerfiles (environ 30% de l'activité).

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Créer et maintenir des scripts d'utilitaires de check et de déploiement en Bash (20% de l'activité).

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Interagir avec les data engineers en Python (5% de l'activité) pour élaborer des tests et répondre aux besoins utilisateurs.

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Automatiser les déploiements d'infrastructures Cloud à grande échelle.

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Intégrer et automatiser le déploiement de composants transverses (Ingress, Keycloak, Nexus) et d'outils data sur Kubernetes (Gitlab, Jupyter, Spark, PostgreSQL).

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Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme et assurer une veille sécurité et technologique.

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Vous possédez au moins 3 ans d'expérience dans la définition d'Infrastructure as Code (Terraform, Terragrunt, Ansible, Packer).

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Vous êtes un(e) expert(e) Kubernetes et maîtrisez la conception et la maintenance de charts Helm.

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Vous avez une solide expérience avec le Cloud et des connaissances en administration système (Linux et/ou Windows).

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Vous maîtrisez les outils de collaboration logicielle (Git, revue de code, CI) et êtes sensibilisé(e) aux contraintes de sécurité.

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Les petits plus qui feront la différence : Une solide expérience sur le cloud public, des compétences en scripting (Go, Bash, Python), une bonne connaissance des architectures de systèmes distribués et des outils de data science (JupyterLab, Spark).