Stage - Ingénieur Développement, Analyse & Surveillance Cloud (h/f) - Strategic Student Program

apartmentSiemens placeLyon calendar_month 

Description du poste

Sujet : Système d'analyse de données et de surveillance des performances pour une plateforme de simulation basée sur le cloud.

Votre terrain de jeu :

En collaboration avec les développeurs et le Team Leader de l'équipe « Bloom » vous avez la charge de développer un système intégré d'analyse de données, de visualisation, de surveillance des performances et d'intégration du Machine Learning pour notre plateforme de simulation SaaS.

L'objectif est de fournir des métriques approfondies sur le comportement des utilisateurs, la performance du système et les métriques business, tout en assurant un fonctionnement optimal de l'application avec un minimum de temps d'arrêt et une utilisation efficace des ressources.

Dans ce contexte :

  • Vous configurez des pipelines de données pour collecter des données de diverses sources telles que des logs d'application et des interactions utilisateurs.
  • Vous mettez en œuvre des outils de surveillance pour suivre les métriques de performance de l'application telles que les temps de réponse et les taux d'erreur.
  • Vous créez des tableaux de bord interactifs pour visualiser les principales métriques et tendances liées au comportement des utilisateurs et à la performance du système.
  • Vous examinez les données de performance recueillies pour repérer les points de blocage et les opportunités d'amélioration au fur et à mesure que notre application progresse.
  • Vous aurez l'opportunité de vous baser sur les données collectées pour développer et déployer des modèles de Machine Learning pour des analyses prédictives (ex : prédiction de l'attrition des utilisateurs, détection d'anomalies) ou même configurer des alertes pour informer l'équipe de développement de tout problème de performance.

Description du profil

Les atouts pour réussir :

En cours de de formation supérieure en informatique (BAC+5) ou équivalent :

  • Vous avez de bonnes bases en développement sur le cloud et en gestion des données.
  • Vous avez un intérêt pour l'optimisation des performances et le Machine Learning.
  • Vous êtes agile, curieux(se), à l'écoute et aimez améliorer vos propositions pour emporter l'adhésion des utilisateurs dans un environnement scientifique.
  • Votre relationnel et vos capacités de communication, en français comme en anglais, vous permettent d'instaurer une collaboration efficace au sein de l'équipe.

Salaire et avantages

Salaire : Salaire selon profil

Référence : 24383028

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Votre terrain de jeu :

En collaboration avec les développeurs et le Team Leader de l'équipe « Bloom » vous avez la charge de développer un système intégré d'analyse de données, de visualisation, de surveillance des performances et d'intégration du Machine Learning pour notre plateforme de simulation SaaS.

L'objectif est de fournir des métriques approfondies sur le comportement des utilisateurs, la performance du système et les métriques business, tout en assurant un fonctionnement optimal de l'application avec un minimum de temps d'arrêt et une utilisation efficace des ressources.

Dans ce contexte :

  • Vous configurez des pipelines de données pour collecter des données de diverses sources telles que des logs d'application et des interactions utilisateurs.
  • Vous mettez en œuvre des outils de surveillance pour suivre les métriques de performance de l'application telles que les temps de réponse et les taux d'erreur.
  • Vous créez des tableaux de bord interactifs pour visualiser les principales métriques et tendances liées au comportement des utilisateurs et à la performance du système.
  • Vous examinez les données de performance recueillies pour repérer les points de blocage et les opportunités d'amélioration au fur et à mesure que notre application progresse.
  • Vous aurez l'opportunité de vous baser sur les données collectées pour développer et déployer des modèles de Machine Learning pour des analyses prédictives (ex : prédiction de l'attrition des utilisateurs, détection d'anomalies) ou même configurer des alertes pour informer l'équipe de développement de tout problème de performance.

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