Le service Industrialisation, composé d’une dizaine de personnes, agit en transverse afin d’opérer, de faire évoluer et de standardiser à l’échelle de l’entreprise les outils et plates-formes de développement et de déploiement de nos solutions logicielles.
Au quotidien, c’est un travail en étroite collaboration avec les équipes de Développement et d’Exploitation afin de proposer et déployer des outils permettant d’automatiser et de fiabiliser nos chaines d’intégration et de déploiement.
Le service Industrialisation est également en charge de la supervision de nos couts d'opérations dans le Cloud et assurer à ce titre la mission de 'FinOps'.
Pour ce faire des données sont collectées auprès de nos fournisseurs de service Cloud et mises à disposition des différentes équipes via des boards permettant de suivre les coûts au quotidien et d'identifier les dérives potentielles.
Afin d'améliorer le service rendu, nous souhaitons mettre en place un système de détection d'anomalies basé sur l'analyse des données collectées et un modèle prévisionnel de coûts.
L'objectif du stage consiste à :
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Analyser le besoin à partir des pratiques et outils déjà mis en place,
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Proposer des améliorations permettant d'ajuster les prédiction et d'affiner la détection des anomalies,
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Faire évoluer l'outillage en place afin d'implémenter les améliorations identifiées.
Prêt.e à relever le défi ?
On est fait pour travailler ensemble si :
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Vous êtes issu d’une formation avec une spécialisation en data science,
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Vous avez des connaissances de base sur Python, AWS et Grafana,
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Vous connaissez les outils d'analyse prédictive et de détection d'anomalie,
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Vous avez des connaissances de base concernant les fournisseurs de service dans le cloud et leur structures de coûts,
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Les 'DevOps' ne vous font pas peur…
Votre personnalité fera la différence :