RSR Canada
Ingénieur DevOps
Voici la traduction complète et adaptée au contexte professionnel :
Le groupe Protection des données (DP) exécute la stratégie de cybersécurité des données de l'entreprise en concevant, développant, déployant et exploitant des capacités de sécurité des données à l'échelle de l'entreprise. Guidé par une rigueur architecturale, l'automatisation et une livraison Agile, le groupe s'assure que les utilisateurs et les partenaires d'affaires adoptent sans heurts et intègrent efficacement les contrôles clés des services de protection des données dans toute l'organisation.
Lieu : Montréal (Onboarding en présentiel au jour 1 / présence au bureau 3 jours par semaine)
Exigences requises (Must have)
Scripting : Python, Shell Linux
DevOps : Git, pipelines Jenkins, automatisation des tests
Orchestration : Docker, Kubernetes
Systèmes d'exploitation : Linux (connaissances approfondies), Windows
Réseautage : Configuration et débuggage réseau
Infonuagique (Cloud) : Azure Dev/DevOps, gestion du cloud public
Pratiques de sécurité : Connaissance des contrôles de cybersécurité critiques
Cycle de vie du développement logiciel IA (AI SDLC) : Connaissance pratique de l'utilisation sécurisée et gouvernée de l'intelligence artificielle à travers les phases de exigences, conception, développement, test, déploiement, surveillance et amélioration continue, incluant une supervision humaine appropriée.
Disponibilité pour participer à une rotation de garde (on-call).
Atouts (Would Be Nice)
Cloud : M365, AWS, etc.
Orchestration : Ansible, Terraform, Cloudify, autres outils IaC (Infrastructures sous forme de code)
SRE : Flux, Grafana, Splunk
Agile : Jira
Produits : BigID, Securiti
Compétences professionnelles
Expérience démontrée du travail efficace au sein d'équipes de livraison Agile.
Expérience avérée de l'intégration de produits dans des environnements d'entreprise, y compris le déploiement et l'intégration de produits et d'outils open source en utilisant les méthodologies DevOps.
Connaissance pratique des principes de gestion des services TI et des pratiques ITIL.
Capacité à acquérir et appliquer des connaissances sur des technologies propriétaires dans un environnement complexe et réglementé.
Approche autonome, appuyée par une expérience démontrable dans le support technique et applicatif de systèmes d'entreprise.
Excellentes compétences en communication écrite et orale, combinées à un style de travail professionnel et collaboratif.
L'esprit fortement orienté vers l'automatisation et l'orchestration, avec pour but de réduire les processus manuels et de permettre aux escouades produits (squads) de consacrer plus de temps aux activités d'ingénierie.
Qualités recherchées
Un fort intérêt professionnel pour l'automatisation, le DevOps et l'ingénierie de fiabilité des sites (SRE).
À l'aise de travailler dans des modèles de livraison utilisant des tests et des déploiements de code fréquents et incrémentaux.
Approche pratique et concrète pour mettre en œuvre les processus DevOps, de l'analyse des exigences et la conception de tests jusqu'à l'automatisation et l'analyse des résultats.
Rend compte de la qualité et du respect des délais des livrables assignés.
Capacité à communiquer les enjeux importants, les risques et les mises à jour sur l'avancement de manière précise, claire et en temps opportun.
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The Data Protection (DP) group executes the Firm’s Data Cybersecurity Strategy by designing, engineering, deploying, and operating enterprise-wide data security capabilities. Guided by architectural rigor, automation, and Agile delivery, the group ensures that users and business partners seamlessly adopt and effectively integrate core Data Protection Services controls across the organization.
Location: Montreal (Day 1 onboarding onsite/in office presence 3x/week)
Must have:
Scripting: Python, Linux Shell
DevOps: Git, Jenkins Pipeline, Test Automation
Orchestration: Docker, Kubernetes
OS: Linux (in-depth), Windows
Networking: network configuration and debugging
Cloud: Azure Dev/DevOps, Public Cloud management
Security Practices: Knowledge of critical cyber security controls
AI Software Development Lifecycle (AI SDLC): Working knowledge of the secure and governed use of artificial intelligence across requirements, design, development, testing, deployment, monitoring, and continuous improvement, including appropriate human oversight.
Willing to work in on-call rotation
Would Be Nice:
Cloud: M365, AWS, etc.
Orchestration: Ansible, Terraform, Cloudify, other IaC
SRE: Flux, Grafana, Splunk
Agile: Jira
Products: BigID, Securiti
Professional Skills
Demonstrated experience working effectively within Agile delivery teams.
Proven experience integrating products into enterprise environments, including the deployment and integration of open-source products and tools using DevOps methodologies.
Working knowledge of IT Service Management principles and ITIL practices.
Ability to acquire and apply knowledge of proprietary technologies within a complex, regulated environment.
A self-directed approach, supported by demonstrable experience in the technical and application support of enterprise systems.
Excellent written and verbal communication skills, together with a professional and collaborative working style.
A strong automation and orchestration mindset, with a focus on reducing manual processes and enabling product squads to devote greater capacity to engineering activities.
Attributes
A strong professional interest in automation, DevOps, and site reliability engineering.
Comfort working within delivery models that use frequent, incremental code testing and deployment.
A practical, hands-on approach to implementing DevOps processes from requirements analysis and test design through automation and results analysis.
Accountability for the quality and timeliness of assigned deliverables.
The ability to communicate material issues, risks, and progress updates accurately, clearly, and in a timely manner.