aux besoins des utilisateurs internes (outils d’aide à la décision) et des clients externes (API pour experts-comptables). Il inclut la migration progressive vers un traitement en temps réel avec Kafka, la dockerisation des environnements Python intégrés aux pipelines CI/CD, et la mise en œuvre d’architectures data sur AWS via Terraform (IAM, S3, EKS, ECS). Le projet comprend également l’implémentation de solutions d’observabilité data (logs, qualité, monitoring), l’accompagnement des Data Analysts et PM dans l’industrialisation des solutions, et l’automatisation des processus MLOps et IA générative. La vision produit met l’accent sur la donnée comme levier métier et business clé.

Migration progressive vers le streaming avec Kafka
Mise en place de solutions d’observabilité et de gouvernance data
Automatisation et montée en puissance sur les sujets MLOps / IA générative

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Le projet vise à garantir la fiabilité, la disponibilité et la montée en charge de la plateforme SaaS Mon Expert en Gestion (MEG), destinée aux experts-comptables. L'objectif est de multiplier par 5 le trafic de la plateforme d'ici 2028. L'infrastructure, hébergée sur AWS, repose sur une architecture Cloud Native intégrant Gitlab CI pour la CI/CD, Terraform pour l'Infrastructure as Code, Kubernetes pour l'orchestration des conteneurs, Prometheus et Grafana pour le monitoring, AlertManager et Grafana OnCall pour l'alerting, ainsi que l'Elastic Stack pour la gestion des logs applicatives. Les scripts sont réalisés en Golang, Python et Bash, avec des bases de données RDS for PostgreSQL, MariaDB et DocumentDB, S3 pour la persistance des documents, et Kafka (MSK) pour le messaging. Le projet comprend la mise en place et le maintien de pipelines de Continuous Delivery, la conception et l'évolution de l'architecture Cloud, le monitoring et la supervision de l'infrastructure, ainsi que la diffusion des bonnes pratiques DevOps auprès des équipes de développem

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