Les missions du poste

Vous intervenez en tant qu'expert Kubernetes dans le cadre d'un projet stratégique de migration d'une plateforme JupyterHub vers une infrastructure scalable.

Vous prenez en charge l'ensemble du cycle projet, de l'audit à la mise en production.

Vos principales missions seront :

- Auditer l'infrastructure existante (serveurs, usages, volumes de données)
- Concevoir l'architecture Kubernetes cible (cluster, namespaces, autoscaling)
- Déployer le cluster Kubernetes sur un environnement GCP (ou équivalent)
- Mettre en place un stockage distribué et les volumes persistants
- Déployer JupyterHub via Helm avec gestion des profils utilisateurs
- Configurer l'authentification, la sécurité et l'isolation des ressources
- Mettre en place l'observabilité (Prometheus / Grafana)
- Piloter la migration des données et des utilisateurs
- Assurer le transfert de compétences et la documentation

Ce projet est critique pour permettre la montée en charge des usages data et garantir la scalabilité de la plateforme.

Environnement technique

- Cloud : S3NS (GCP-based), migration vers GCP native
- Kubernetes (GKE ou équivalent)
- Helm, Terraform
- JupyterHub
- Stockage : NFS, Ceph, Filestore, GCS FUSE
- Observabilité : Prometheus, Grafana

Le profil recherché

Vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience sur Kubernetes en production
Vous avez un niveau d'anglais minimum B2
Vous maîtrisez Helm, les namespaces, RBAC et les mécanismes d'autoscaling
Vous avez une expérience sur des projets de migration d'infrastructure
Vous êtes à l'aise avec les problématiques de stockage distribué
Vous avez déjà travaillé sur des environnements cloud (idéalement GCP)
Vous êtes autonome et structuré dans votre approche projet

Une expérience sur JupyterHub ou des environnements data est un plus.

L'entreprise

Notre client est une entreprise en forte croissance, créée en 2020, qui compte aujourd'hui près de 200 collaborateurs et prévoit d'atteindre les 300 d'ici l'année prochaine. Elle évolue dans le domaine des technologies de calcul avancé et de la recherche appliquée.

Dans un contexte de forte croissance des usages data, l'entreprise doit repenser son infrastructure afin de la rendre scalable et adaptée à ses besoins futurs.