EXPERT MONITORING (DATADOG & SPLUNK)

Contexte

Leader de la logistique multimodal en Afrique, AGL (Africa Global Logistics) développe la connectivité de l’Afrique à elle-même, mais également au reste de monde grâce à ses 23 000 collaborateurs disposés dans 50 pays.

Fort d’un réseau de 250 filiales en Afrique, au Timor et Haïti, AGL offre des services spécialisés dans les secteurs portuaire, maritime, logistique et ferroviaire.

Soucieux d’accompagner la croissance du groupe MSC et celle du continent Africain, AGL s’est lancée dans une profonde transformation.

DRIVE 2030 est un de ces programmes majeurs de transformation lancés par AGL et sa Direction des Systèmes d’Information (DSI) Ascens Paris.

En forte accélération depuis 2025, ce programme de 5 ans vise à transformer le Business Unit Logistique d’AGL et en particulier son système d’information :

·        Remplacer ses Transport Management Systems (TMS) existants par un nouveau TMS unique

·        Optimiser et digitaliser les processus et workflows opérationnels

·        Capitaliser sur les bonnes pratiques et initiatives du groupe, de son siège ou de ses filiales

·        Rationaliser et moderniser l’intégration de son TMS au reste du système d’information d’AGL

L’équipe programme est constituée de 45 collaborateurs internationaux directs basés au siège d’AGL. DRIVE 2030 étant au coeur de la transformation d’AGL l’équipe programme interagie toutefois de manière matricielle et au quotidien avec la Direction métier, l’ensemble des départements de la DSI et de ses filiales locales.

Dans le cadre du programme de transformation DRIVE 2030 et du suivi de cycle de vie applicatif de notre nouveau TMS (DRIVE) nous recherchons un expert Monitoring & Observabilité afin d’assurer la conception, la mise en oeuvre et de l’amélioration continue du dispositif de supervision reposant principalement sur Datadog et Splunk.

Ce dernier interviendra dès les phases de Build afin de garantir que les nouvelles applications (DRIVE & Stream Convertor) disposent, avant leur mise en production, d’un niveau de supervision suffisant, pertinent et exploitable par les équipes Run.

L’expert Monitoring & Observalibilité assure une visibilité complète de la santé applicative en s’appuyant sur les outils de monitoring (Datadog, Splunk) en mettant à disposition des équipes de support technique et de support applicatif des dashboards incluant des indicateurs pertinents permettant de piloter et de superviser les différents flux, d’anticiper les incidents, d’analyser les performances et d’améliorer en continu la qualité de service.

Missions

Alignement avec la stratégie de monitoring et d’observabilité

• Définir les exigences minimales de monitoring à respecter avant toute mise en production.

• Identifier les composants critiques et les principaux parcours utilisateurs à superviser.

• Définir les métriques, logs, traces, événements et indicateurs nécessaires à l’exploitation des services.

• Mettre en place une approche structurée autour des concepts de disponibilité, performance, capacité, erreurs et saturation.

• Contribuer à la stratégie globale d’observabilité et à la feuille de route des outils Datadog et Splunk.

Concevoir et mettre en oeuvre la supervision Datadog

• Mettre en place la collecte des métriques

• Configurer les intégrations Datadog

• Concevoir les dashboards nécessaires aux équipes Run, Infrastructure, Applicatives et Management.

• Mettre en oeuvre le suivi des services, API, URL, certificats, files d’attente et traitements batch.

• Configurer des Service Maps permettant de visualiser les dépendances applicatives.

• Créer et maintenir les monitors, alertes composites et règles de détection d’anomalies.

• Mettre en oeuvre des mécanismes de corrélation entre métriques, traces et logs.

• Automatiser autant que possible le déploiement des configurations et dashboards.

Concevoir et mettre en oeuvre la supervision Splunk

• Définir les sources de logs à collecter et leurs règles d’intégration.

• Configurer les flux de collecte et d’indexation des logs.

• S’assurer de la qualité, de la complétude des données collectées.

• Créer des dashboards techniques, applicatifs et opérationnels dans Splunk.

• Développer les alertes nécessaires à la détection des incidents.

• Mettre en place des mécanismes de corrélation entre événements issus de plusieurs composants.

• Construire des tableaux de bord permettant de suivre les erreurs, les temps de réponse et les volumes de transactions.

• Identifier dans les logs les causes probables d’un incident ou d’une dégradation de service.

Construire les indicateurs techniques et métiers

• Identifier avec les équipes métiers les événements fonctionnels critiques à superviser.

• Traduire les besoins opérationnels en indicateurs mesurables.

• Mettre en place des dashboards combinant données techniques et données métiers.

• Suivre notamment :

  • le nombre de transactions traitées ;

  • le taux de succès et d’échec ;

  • les temps de traitement ;

• Développer une supervision orientée service, et non uniquement orientée composants techniques.

• Mettre en évidence l’impact métier d’une anomalie technique.

Définir et industrialiser le système d’alerting

• Définir des seuils d’alerte pertinents basés sur les comportements réels des applications.

• Éviter les alertes trop nombreuses, redondantes ou sans action possible.

• Classifier les alertes selon leur niveau de criticité et leur impact.

• Définir les destinataires et les circuits d’escalade associés à chaque type d’alerte.

• Documenter pour chaque alerte (signification; contrôles ; diagnostic ; responsable; escalade)

• Intégrer les alertes aux outils de communication et de gestion des incidents.

• Contribuer à l’intégration avec ServiceNow afin d’automatiser, lorsque cela est pertinent, la création et l’enrichissement des incidents.

• Réaliser régulièrement une revue des alertes afin de supprimer les faux positifs et d’améliorer leur pertinence.

• Contribuer au passage du Build vers le Run

• Produire le dossier de supervision nécessaire au passage en exploitation.

• Documenter les dashboards, monitors, recherches Splunk et règles d’alerte.

• Former les équipes à l’utilisation des outils.

Profil recherché

Expérience

• Minimum 7 années d’expérience en monitoring, observabilité ou production IT.

• Expérience récente et significative sur Datadog et Splunk.

• Capacité à configurer directement les outils, et pas uniquement à consulter des dashboards

• Expérience de supervision d’applications critiques.

• Bonnes capacités d’analyse et de diagnostic.

Compétences techniques

• Maîtrise des outils de monitoring et d'observabilité : Datadog (APM, dashboards, alerting, monitors) et Splunk (indexation de logs, dashboards, alertes)

• Bonne compréhension des architectures applicatives distribuées : IaaS, conteneurs, API, middlewares

• Connaissance des bases de données SQL : lecture de requêtes, analyse de performances, identification de goulots d'étranglement côté base

• Maîtrise des processus ITIL

• La connaissance de Service Now est un plus

Compétences Fonctionnelles et Savoir-être :

• Leadership opérationnel, autonomie et proactivité

• Sens du service, orienté(e) métier et résultat (compréhension de enjeux, priorisation)

• Capacité d’analyse et de résolution de problèmes

• Capacité à travailler au sein d'une organisation matricielle avec des équipes internationales et distantes

• Langues : Anglais et Français courants. L'équipe étant internationale, la langue par défaut pour les échanges et les livrables est l'anglais

• Rigoureux(se), méthodique, impliqué(e)