Ingénieur DEVOPS AZURE

À propos de KEYWER

KEYWER est une société de conseil spécialisée dans l’IT, avec une forte culture technique et un positionnement affirmé sur les environnements Cloud, DevOps, Data/IA et Software Engineering.

Nous accompagnons les grands comptes dans la transformation de leurs systèmes d’information, notamment dans les secteurs de la banque, du retail et de l’industrie.

Notre force repose sur une double expertise : la maîtrise des technologies de pointe et une solide compréhension des enjeux métiers (bancaire, distribution, production, etc…).

Contexte de la mission

Dans le cadre de l’industrialisation des workflows Data, cette mission vise à construire une usine CI/CD robuste et scalable pour accompagner la montée en puissance du DataLab. L'objectif est de garantir la qualité, la fiabilité et la rapidité des mises en production dans un environnement à forte composante analytique et décisionnelle.

Enjeux & Objectifs :

Mise en place d’une chaîne CI/CD complète (tests automatisés, pipelines, contrôles qualité)

Décalage vers la gauche des tests (Shift Left) avec intégration précoce des vérifications (linting, analyse statique, tests unitaires sur code SQL/PySpark)

Isolation et refonte des environnements (Data / Dev / QA / Prod) pour un delivery sécurisé

Mise en place d’une boucle d’amélioration continue (agilité, feedbacks courts, rétrospectives régulières)

Surveillance avancée de la production (monitoring, alerting, logs)

Fiabilisation des chaînes de production sur Teradata et MicroStrategy

Replatforming progressif vers Databricks pour les cas d’usage data avancés

Remise à plat des méthodologies projet, intégrant l’approche DataOps et MLOps selon les contextes

⚙️ Environnement technique :

Cloud & DevOps :

Azure DevOps (Repos, Pipelines, Boards, Artifacts)

Git, SonarQube, ShellCheck

Infrastructure as Code : Terraform (à intégrer si non existant)

Data Platform :

Databricks (Delta Lake, PySpark, notebooks, workflows)

Teradata, MicroStrategy (historique)

Azure Data Lake, Azure Data Factory (selon contexte)

Monitoring / Observabilité :

à refondre : logs applicatifs, alerting, dashboards (Grafana / Azure Monitor / Prometheus possibles)

Méthodologies :

Agile (Kanban, Sprints, Rétros, Démos)

Gestion projet via JIRA