Offre d'emploi Ingénieur DevOps GCP/MLOps

Dans le cadre de projets stratégiques orientés Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur DevOps GCP/MLOps intervenant sur l’ensemble du cycle de vie des solutions : design, build et run.
Vous intégrerez une équipe dédiée au périmètre DATA, en collaboration étroite avec les squads métiers.

• Conception, gestion et automatisation d’infrastructures Cloud sur GCP

• Mise en place et optimisation de chaînes MLOps : collecte et préparation de la donnée, feature engineering, entraînement, déploiement, monitoring et amélioration des modèles

• Industrialisation des pipelines CI/CD et automatisation des déploiements

• Maintien en condition opérationnelle des plateformes et applications

• Gestion du cycle de vie applicatif

• Analyse et résolution d’incidents d’infrastructure

• Rédaction des procédures et documentation technique

• Expérience confirmée en tant qu’Ingénieur DevOps ou MLOps sur GCP (obligatoire)

• Maîtrise de Terraform (y compris en environnement restreint / air-gapped idéalement)

• Solides compétences en scripting, automatisation et normalisation

• Connaissance des pratiques CI/CD, observabilité et monitoring

• Capacité à intervenir en production (MCO / MEP)

• Cloud : GCP (AWS apprécié)

• MLOps / IA : Kubeflow, TensorFlow, PyTorch, notebooks, Python

• Containerisation & orchestration : Kubernetes, Docker, ArgoCD, EKS (atout)

• CI/CD : Jenkins, Helm, Artifactory, Container Registry

• IaC : Terraform

• Monitoring & logs : ELK, OpenSearch, Grafana, Cloud Monitoring / Logging

• Rigueur, autonomie et sens du service

• Aisance relationnelle et travail en équipe

• Réactivité, partage et communication

• Gestion du stress et capacité de conseil

Dans le cadre de projets stratégiques orientés Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur DevOps GCP/MLOps intervenant sur l’ensemble du cycle de vie des solutions : design, build et run.
Vous intégrerez une équipe dédiée au périmètre DATA, en collaboration étroite avec les squads métiers.

• Conception, gestion et automatisation d’infrastructures Cloud sur GCP

• Mise en place et optimisation de chaînes MLOps : collecte et préparation de la donnée, feature engineering, entraînement, déploiement, monitoring et amélioration des modèles

• Industrialisation des pipelines CI/CD et automatisation des déploiements

• Maintien en condition opérationnelle des plateformes et applications

• Gestion du cycle de vie applicatif

• Analyse et résolution d’incidents d’infrastructure

• Rédaction des procédures et documentation technique

• Cloud : GCP (AWS apprécié)

• MLOps / IA : Kubeflow, TensorFlow, PyTorch, notebooks, Python

• Containerisation & orchestration : Kubernetes, Docker, ArgoCD, EKS (atout)

• CI/CD : Jenkins, Helm, Artifactory, Container Registry

• IaC : Terraform

• Monitoring & logs : ELK, OpenSearch, Grafana, Cloud Monitoring / Logging