Job position Expert DevOps & MLOps / Administrateur infrastructure
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Dans le cadre de sa prestation, l’intervenant évoluera au sein de la Direction Data, plus spécifiquement dans l’équipe AI Delivery, en charge d’accompagner les métiers et les pays dans leurs projets de data science, d’analyse avancée et dans la mise en production de cas d’usage IA.
Équipe internationale, dynamique et structurée comme une « start‑up interne », AI Delivery réunit l’ensemble des compétences nécessaires à l’industrialisation des modèles et à la gestion de plateformes Data & MLOps. L’organisation compte plus d’une dizaine de Data Scientists, de MLOps engineers, de DevOps et d’ingénieurs spécialisés.
AI Delivery met à disposition plusieurs plateformes stratégiques, dont :
Une plateforme DataScience et de scoring, Sparrow Score, au cœur des modèles métiers.
Une plateforme d’exécution des modèles, Sparrow Serving.
Une plateforme d’orchestration, Sparrow Flow.
Une plateforme d’exploration et de développement Python, Sparrow Studio.
Un framework d’industrialisation “type CI/CD” permettant l’automatisation du déploiement des modèles.
Un outil de Community Management, Sparrow Academy.
Le cloud privé, garantissant haute disponibilité et sécurité.
L’équipe développe et maintient ces environnements pour garantir qualité, performance, conformité et disponibilité des modèles et applicatifs IA en production.
L’intervenant assurera une prestation d’Assistance Technique afin d’accompagner l’évolution continue de ces plateformes et leur excellence opérationnelle.
Candidate profile
Profil recherché :
Compétences avancées sur Kubernetes (Architecture, Administration de Clusters)
Connaissances sur la gestion des secrets (Vault)
Bonnes compétences réseau : reverse proxy (Traefik), authentification (Keycloak, JWT, OIDC).
Bonnes connaissances de GitLab et des processus de CI/CD
Connaissances de l’approche GitOps (ArgoCD)
Compétences sur l’observabilité dans un contexte Kubernetes (Prometheus, AlertManager, Grafana)
Connaissances en base de données relationnelle (PostgreSQL) appréciées.
Anglais courant à l’écrit et à l’oral.
Profil rigoureux.
Les sujets traités par l’équipe sont variés :
Participer à la maintenance / évolution des frameworks de data science existants (Python / Java)
Participer à la maintenance / évolution des pipelines de CICD (Gitlab CI, GitOps)
Participer à la maintenance / évolution de l’Observabilité des plateformes (logging, monitoring, métriques, tracing)
Définir la mise en production des outils et des solutions IA déployées sur la plateforme PF
Être force de proposition et participer aux POC.
Stack Technique de l'équipe :
Java / Python / GoLang, Bash
GNU/Linux
Kubernetes
Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana
Helm / Kustomize
Infrastructure/DEVOPS : Docker, Buildkit, Gitlab, GitlabCI, Artifactory, ArgoCD, Helm, Kustomize, CUE/Toml
Cloud privé
Middleware internes : Cornemarge, Redis, Jaeger, ELK, MinIO, PostgreSQL, ClickHouse, External-DNS
Working environment
Supervision et maintien en conditions opérationnelles des environnements (clusters, pipelines, CI/CD).
Automatisation et industrialisation des opérations (IaC / GitOps).
Contribution à la fiabilisation, la performance et la sécurité de l’écosystème.
Build & optimisation des images Docker.
Gestion et optimisation de pipelines GitLab CI/CD.
Suivi de la mise en production (RUN) et résolution des incidents.
Contribution au choix techniques et à l’évolution de l'architecture.
Mise en place ou amélioration continue des outils d’observabilité.
Production de tableaux de bord et indicateurs de qualité.
Documentation et contribution à la montée en compétence de l’équipe.
GitLab CI/CD
GitOps (ArgoCD)
Cloud privé
Docker, Kubernetes
Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana
Helm, Kustomize, CI / Terraform / Vault
Reverse proxy (Traefik), authentification (Keycloak, JWT, OIDC)
PostgreSQL, ClickHouse
ELK, MinIO, Artifactory, External-DNS
GoLang, Python, GitOps, GNU/Linux
Expertise confirmée en Kubernetes : architecture, administration de clusters.
Très bonnes connaissances CI/CD (GitLab) et approche GitOps (ArgoCD).
Solides compétences infrastructure (Docker, monitoring, observabilité).
Maîtrise de la gestion des secrets (Vault).
Compétences réseau appréciées : reverse proxy, authentification sécurisée (Traefik, Keycloak…).
Expérience avec les bases de données relationnelles (PostgreSQL).
Expérience sur des plateformes data ou IA fortement appréciée.
Anglais professionnel (écrit et oral).
Rigueur, autonomie, capacité d’analyse et sens du service.
Participer à la maintenance / évolution des frameworks Data Science existants.
Maintenir / faire évoluer les pipelines CI/CD (GitLab CI, GitOps).
Renforcer l’observabilité : dashboards, métriques, alerting, monitoring.
Optimiser et sécuriser la mise en production des modèles et applications IA.
Accompagner les équipes projets et proposer des améliorations continues.
Contribuer à l'intégration de nouvelles solutions ou POCs.
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