Informations Clés Intitulé du poste : Développeur Fullstack Python / Cloud & DevOps Senior Département : Pôle Data & Solutions Innovantes Localisation : Saint-Denis (93) Rythme de travail : Mode hybride (2 à 3 jours obligatoires par semaine sur site) Date de démarrage : ASAP (Courant Mai 2026) Durée de la mission : Visibilité long terme (Jusqu'au 15/11/2027) Budget / Tarif : 400 ? HT / jour max Objectif de la mission Au sein d'une cellule d'expertise Data à forte valeur ajoutée, vous interviendrez en tant que profil senior pour identifier, concevoir et livrer des solutions techniques robustes, principalement axées sur l'analyse, le traitement et la restitution de données. Vous participerez activement à la définition des standards de développement et à l'industrialisation des déploiements dans un environnement hybride. Missions Principales & Responsabilités Conception & Développement : Concevoir et réaliser des solutions Fullstack de pointe pour répondre aux besoins prioritaires de traitement, d'analyse et de restitution visuelle des données. Industrialisation & Guidelines : Contribuer activement à la rédaction et à la mise en application des guidelines techniques (bonnes pratiques de développement et de déploiement). Documentation : Rédiger et maintenir à jour les dossiers de conception technique (DAT) et les dossiers d'exploitation des solutions délivrées. Innovation & Veille : Assurer une veille technologique constante et être force de proposition pour implémenter des solutions innovantes et performantes. Compétences Techniques Requises1. Développement Fullstack & Core Technologies Backend : Python (Maîtrise solide) Frontend : Vue.js, Angular Bases de données & Gestion de versions : SQL, Git / GitLab 2. Écosystème Cloud & Data (GCP) Solide maîtrise des services managés Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Cloud Composer / Apache Airflow, Dataproc, Dataflow. Expérience éprouvée dans la gestion et l'interaction avec des environnements hybrides (On-Premise / Cloud). 3. Culture DevOps, MLOps & Conteneurisation CI/CD & Automatisation : GitLab-CI, Jenkins, Ansible. Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, GitOps. Conteneurisation & Orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. MLOps : Expérience dans la mise en place de ML Pipelines. 4. FinOps & Observabilité Optimisation : Sensibilité accrue aux enjeux FinOps (optimisation des coûts et des requêtes Cloud). Supervision & Monitoring : ELK, Grafana, Prometheus, Google Cloud Monitoring.