Le poste DevOps expérimenté
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Au sein de l'équipe, vous mettrez vos compétences au service de l'IA dans une entreprise technologique.
Vous serez notamment chargé de :
- Conception et gestion de la plateforme IA : Administrer et optimiser les clusters (par exemple, Kubernetes) et les ressources de calcul (GPU/CPU).
- Industrialiser le déploiement : Automatiser le déploiement des environnements de développement, de test et de production via une infrastructure définie par code.
- Mise en place de CI/CD : Mettre en œuvre des pipelines d'intégration et de déploiement continu pour les applications d'IA.
- Monitoring et observabilité : Déployer des outils de supervision avancés afin de garantir la haute disponibilité des services d'IA et suivre les performances du système.
- Optimisation et FinOps : Gérer la consommation des ressources cloud ou sur site pour optimiser les coûts liés aux activités d'IA.
- Expertise technique : Accompagner les équipes MLOps dans l’adoption des meilleures pratiques DevOps et assurer une veille technologique continue.
Profil recherché
Une expérience minimale de 5 ans sur un poste similaire est requise.
Le profil recherché est un expert en infrastructure doté d'une forte culture logicielle, capable de collaborer avec les équipes data et data science, et ayant un intérêt pour le domaine de l'intelligence artificielle.
Maîtrise avancée en DevOps : Expertise confirmée dans la gestion de Kubernetes, Docker, Helm, ainsi que dans la conception et l'automatisation de pipelines complexes.
Infrastructure as Code : Excellente connaissance des outils tels que Terraform, permettant une gestion efficace et automatisée de l'infrastructure.
Ingénierie logicielle : Solides bases en développement, notamment en design patterns, bonnes pratiques de codage, architecture logicielle et tests, avec une priorité sur le langage Python.
Systèmes et Cloud : Bonne maîtrise des environnements Linux et des services Cloud Azure, en particulier ceux liés au calcul et au stockage.
Bonus : Connaissances en MLOps et familiarité avec les services Cloud Azure, apportant une valeur ajoutée supplémentaire.
Compétences requises
- Python : Niveau confirmé
- DevOps : Niveau confirmé
- Docker & Kubernetes : Niveau confirmé
- Intelligence Artificielle : Niveau confirmé
- Azure : Niveau confirmé
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