Mission freelance Architecte DevOps / FinOps GCP – Data & IA
Paris
Craftman data
Le poste Architecte DevOps / FinOps GCP – Data & IA
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Dans le cadre d’un programme stratégique Data & IA, nous recherchons un Architecte DevOps / FinOps avec une forte expertise GCP.
Vous interviendrez sur des enjeux structurants autour de la conception et de l’industrialisation d’architectures Data & IA en environnement cloud et hybride.
À ce titre, vous serez en charge de :
Concevoir et mettre en œuvre des architectures data robustes et scalables
Définir les standards d’architecture (Data, IA, DevOps, MLOps, Cloud)
Mettre en place des pratiques de gouvernance des modèles (incluant les LLM)
Encadrer les enjeux de conformité, risques et éthique liés à l’IA
Structurer et diffuser les bonnes pratiques (Data, Cloud, DevOps)
Intégrer une approche FinOps dès la conception des architectures
Piloter la performance des pipelines data & IA
Optimiser les coûts (Cloud, GPU, workloads IA)
Contribuer à la mise en place de modèles de refacturation
Profil recherché
Excellente maîtrise de Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, Dataproc, Composer, Airflow)
Expertise en architecture data
Solide expérience DevOps / MLOps (CI/CD, GitOps, pipelines ML)
Maîtrise des outils d’infrastructure et d’automatisation : Terraform, Ansible
Bonne connaissance des environnements conteneurisés : Docker, Kubernetes, Helm
Expérience en environnements hybrides (on-premise / cloud)
Outils de monitoring et observabilité : Grafana, Prometheus, ELK, Google Monitoring
Forte sensibilité FinOps (optimisation des coûts, suivi des usages, gouvernance financière cloud
Architecte confirmé avec une double expertise DevOps et FinOps, ayant déjà évolué sur des projets Data & IA à fort enjeu.
Une expérience significative sur GCP est indispensable.
Environnement de travail
Vous évoluerez au sein d’un écosystème Data & IA moderne, basé sur Google Cloud Platform, dans un contexte hybride combinant Cloud et On-Premise.
L’environnement technique s’articule autour de :
Cloud & Data : GCP (BigQuery, Dataflow, Dataproc) pour le stockage, le traitement et l’industrialisation des données
Orchestration : Airflow et Composer pour la gestion et l’automatisation des pipelines data
DevOps / MLOps : Git, GitLab CI, Jenkins et pratiques GitOps pour l’industrialisation des déploiements et des workflows ML
Infrastructure as Code : Terraform et Ansible pour l’automatisation et la gestion des infrastructures
Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes et Helm pour le déploiement et la scalabilité des applications
Supervision & observabilité : Grafana, Prometheus, ELK et Google Monitoring pour le suivi de la performance et la fiabilité des systèmes
Cet environnement s’inscrit dans une démarche de scalabilité, d’industrialisation et d’optimisation des coûts (FinOps) appliquée aux usages Data & IA.
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