STAGE - Ingenieur Logiciel-Migration Architecture (F/H)

DASSAULT SYSTEMES

Vélizy-Villacoublay

Sur place

EUR 13 000 - 20 000

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14 jours+
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Résumé du poste

Dassault Systèmes, sur le campus de Vélizy, propose un stage au sein du BIOVIA R&D dans l’équipe Scientific Insight, pour moderniser l’architecture et migrer SciSearch vers des services conteneurisés.

Vous collaborerez avec les UX designers, les architectes et les owners pour déployer des pipelines CI/CD, maîtriser Kubernetes et HELM, et définir les critères de migration ainsi que les livrables.

Qualifications

  • Stagiaire en informatique ou équivalent, stage de découverte et de contribution technique.

Responsabilités

  • Migration de SciSearch vers une architecture de services conteneurisée.
  • Audit de l’architecture actuelle reposant sur VMs et identification des frictions.
  • Étude des patterns cloud-native (conteneurisation, orchestration Kubernetes, HELM).
  • Exploration des outils d’assistance IA pour transformation de code et tests.
  • Rédaction du rapport d’analyse et critères de migration.
  • Conception d’architecture cible et des charts HELM.
  • Mise en place des pipelines CI/CD et environnement de dev.
  • Réalisation du plan de migration et validation d’architecture.

Connaissances

Kubernetes
HELM
CI/CD
IA-assisted tooling

Outils

Kubernetes
HELM
CI/CD pipelines
IA coding assistants

Description du poste

Le stagiaire rejoindra le département BIOVIA R&D sur le campus de Vélizy, au sein de l'équipe de l'application Scientific Insight. Cette équipe dynamique est responsable du développement et de la modernisation de solutions de gestion de données scientifiques qui aident les organisations de recherche à innover dans les domaines de la biologie, de la chimie et des sciences des matériaux. L'équipe collabore étroitement avec les designers UX, les architectes et les services owners pour livrer des fonctionnalités de haute qualité sur les couches frontend et backend. L'objectif actuel inclut la modernisation de l'architecture des services des applications principales comme SciSearch pour adopter des patterns cloud-native et conteneurisés.

Vos missions

Ce stage porte sur la migration de la couche de services de SciSearch vers une architecture de services basée sur des processus et conteneurisée, en utilisant des outils d'assistance IA pour accélérer la migration.

  • Audit de l'architecture actuelle de la couche de services de SciSearch, reposant sur des machines virtuelles (VMs), et identification des points de friction
  • Étude des patterns cloud-native (conteneurisation, orchestration Kubernetes, HELM)
  • Exploration des outils d'assistance IA applicables à la transformation de code, la génération de tests, et la validation d'architecture
  • Rédaction d'un rapport d'analyse et définition des critères de migration
  • Planification
  • Conception de l'architecture cible : services conteneurisés, charts HELM
  • Élaboration d'un plan de migration progressif avec les architectes et l'équipe de développement
  • Définition des spécifications techniques, des livrables intermédiaires, et des jalons de validation
  • Mise en place de l'environnement de développement et des pipelines CI/CD
  • Réalisation du plan
  • Conteneurisation des services existants et développement des charts HELM pour le déploiement Kubernetes
  • Intégration des pipelines CI/CD
  • Exploitation des assistants de codage IA pour la génération de code boilerplate, la transformation de code, et la création automatique de tests
  • Validation de l'architecture, tests d'intégration, et documentation de la migration
  • Livraison des artefacts finaux sur l'application Scientific Insight
  • Extension (facultative, selon l'avancement du stage)
  • Généralisation de l'approche de migration à d'autres services de l'écosystème, tels que Molecular Modeling et Simulations
  • Adaptation des charts HELM, des pipelines CI/CD, et des scripts de migration aux spécificités de chaque service
  • Contribution à une méthodologie de migration réutilisable et standardisée pour l'ensemble de la plateforme
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