OFFRE DE STAGE – AIOps & Machine Learning

Bleemeo est le service Cloud de supervision d'infrastructures informatiques le plus simple et le plus rapide à déployer du marché. Installable en 30 secondes, le tableau de bord permet de visualiser en temps réel les performances et la disponibilité des serveurs, containers et applications et d'être alerté en cas de dysfonctionnement.

Bleemeo accompagne également ses clients sur leurs problématiques de supervision et d’exploitation de leurs infrastructures informatiques.

Nos clients: éditeurs de SaaS, e-commerçants situés en France et en Europe.

Plusieurs de briques logicielles de Bleemeo sont disponibles en Open Source: l’agent de supervision (Glouton) et la base de donnée temporelle (SquirrelDB) ainsi qu’une version communautaire.

Bleemeo s'implique dans l'écosystème tech Toulousain en organisant et/ou participant à de nombreux Meetups et conférences et notamment le Meetup Toulouse Devops, Capitole du Libre, etc.

Notre stack technique:
• Environnement Cloud: AWS, Kubernetes, Docker
• Backend: Python, Go, Django, PostgreSQL, REST API
• Stores: PostgreSQL, Cassandra, SquirrelDB
• Frontend: ReactJS, React Native

Travailler à Bleemeo:
• L’équipe est composée de 8 personnes ayant de 1 à 20 ans d’expérience
• Nos valeurs: innovation, travail en équipe, Open Source, apprendre et progresser tous ensembles
• Travail dans un environnement stimulant avec des défis techniques liés au volume de donnée et à la disponibilité de la solution.
• Lieu de travail: des bureaux modernes et lumineux au sein de Labège Innopole. Télétravail partiel possible.
• Veille technologique en participant à des conférences tout au long de l’année: FOSDEM, Devoxx France, Devfest, Monitorama, ...
• Séminaires de cohésion d'équipe: au moins deux par an
• Titres restaurants de 11€ pris en charge à 60% par Bleemeo
• Mutuelle prise en charge à 100% par Bleemeo

Vous participez à l’étude des solutions AIOps et de Machine Learning autour du monitoring. Vous serez notamment amené à :

• Étudier les solutions existantes de Machines Learning et d’AIOps adaptées à une solution de monitoring.

• Comparer et maquetter différentes solutions de Machine Learning sur les données de monitoring.

• Identifier des métriques et proposer des projections et indicateurs utiles pour les utilisateurs de la solution.

• Plus généralement à travailler sur le pipeline d’ingestion des données de monitoring de la solution.

• Enseignement: école d’ingénieurs, formation Bac+3 ou Bac +4/+5.

• Stage de 4 à 6 mois.

• Date de début: à partir de Février 2024.

• Lieu: Labège (Toulouse) – Télétravail partiel possible.