Ingénieur Devops IA - CDI (H/f)

Missions principales :

1. Industrialisation et automatisation du déploiement

• •Industrialiser le déploiement de plateformes d’IA générative On-Premise dans un environnement sécurisé et hautement disponible , en utilisant des outils comme Terraform, Ansible, Jenkins et GitLab CI .
• •Automatiser les processus de déploiement (CI/CD) pour une intégration continue et reproductible des modèles et services.
• •Optimiser les workloads data et IA (allocation et partage des GPU, autoscaling des services d’inférence), en collaboration avec les équipes IA et Sécurité.

2. Conception et architecture de la plateforme

• •Contribuer à la conception de l’ architecture technique de la plateforme, en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance .
• •Définir les bonnes pratiques pour le déploiement de solutions d’IA générative et leur intégration dans l’écosystème existant.
• •Garantir la résilience de la plateforme via des solutions de haute disponibilité (Kubernetes, OpenShift, Docker).

3. Mise en place de services managés

• •Développer et intégrer des services managés pour les utilisateurs finaux, en respectant les exigences de sécurité et de conformité .
• •Mettre en place une passerelle d’accès aux modèles (type LiteLLM) : routage, quotas, suivi de la consommation par équipe.
• •Documenter les offres et services pour faciliter leur adoption par les équipes techniques et métiers.
• •Assurer la mise en production des solutions, en collaboration avec les équipes d’exploitation.

4. Maintenance et exploitation en conditions opérationnelles

• •Maintenir en condition opérationnelle (MCO) les plateformes IA déployées, en garantissant leur disponibilité, performance et sécurité .
• •Surveiller les plateformes via des outils d’observabilité (Dynatrace, Prometheus, Grafana), en suivant les indicateurs propres aux LLM : temps de réponse, débit, utilisation des GPU.
• •Gérer les incidents et participer aux astreintes techniques .

5. Collaboration et leadership technique

• •Assurer le lead technique sur un produit au sein d’une équipe Agile , en collaboration avec le Responsable Technique .
• •Participer aux rituels Agile (daily meetings, sprint reviews, rétrospectives) et contribuer à la construction de la roadmap technique .
• •Prendre en charge les éléments du backlog et prioriser les tâches techniques.
• •Animer des présentations et démonstrations pour promouvoir les offres et services auprès des parties prenantes internes.

Profil recherché

Formation / Expérience

• •Diplômé d’une école d’ingénieurs ou titulaire d’un Master (Bac+5) en Informatique, Data Science, ou Cloud Computing .
• •Minimum 8 ans d’expérience en déploiement de plateformes techniques, dont au moins 2 ans sur des workloads data / IA ou GPU , idéalement dans des environnements sécurisés, distribués et critiques .
• •Première expérience de lead technique au sein d’une équipe Agile (animation technique, priorisation du backlog, revue de code).
• •Habilitation : Secret Défense (déjà habilité ou habilitable).

 

Compétences techniques

• •Maîtrise du déploiement et de la manipulation des workloads data/IA .
• •Expérience avancée en conteneurisation (Docker, Kubernetes, OpenShift) et CI/CD (Jenkins, GitLab CI, Terraform, Ansible) .
• •Maîtrise de l’ exploitation de GPU sous Kubernetes / OpenShift : NVIDIA GPU Operator, drivers CUDA, partage des GPU (MIG, time-slicing), dimensionnement des capacités.
• •Expérience de la mise à disposition de LLM en production (vLLM, Triton, KServe ou OpenShift AI).
• •Expérience en air-gapped environments : private registries (Harbor, Artifactory), package et container image mirrors, et model weight management et transfer.
• •Sécurisation de la plateforme : secrets management (Vault), identity et access management (Keycloak / SSO), Kubernetes hardening, et container image scanning. GitOps deployment avec ArgoCD.
• •Connaissance approfondie des bonnes pratiques en sécurité des données et conformité .
• •Expérience avec les plateformes d’IA générative (LLM) , les outils de cycle de vie des modèles (MLflow, Dataiku) et d’ orchestration de workflows (Airflow, Kubeflow ou Argo Workflows).
• •Exploitation des bases de données vectorielles (OpenSearch, pgvector) : sauvegarde, montée en charge, performance. Maîtrise de l’ observabilité (Prometheus, Grafana, Dynatrace), y compris les métriques propres aux LLM et aux GPU (latence, débit en tokens, DCGM exporter).
• •Atouts appréciés : certifications CKA / CKS ou Red Hat OpenShift, connaissance du déploiement self-hosted des modèles Mistral, notions de FinOps GPU.

Environnement de Travail :

Lieu : Île-de-France

Type de contrat : CDI

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