Le poste Ingénieur devops - OPS Data & IA
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Dans le cadre de ses activités, une grande organisation du secteur financier recherche un intervenant pour intégrer une entité dédiée à la Data et à l’Intelligence Artificielle.
L’équipe est responsable :
de la qualité des livrables data
du déploiement sur un cloud privé interne
de la disponibilité et de la fiabilité des assets
Elle conçoit, développe et maintient des plateformes et frameworks de data science.
2. Objectifs de la missionAssurer l’exploitation et la fiabilité des environnements de production Data / IA
Participer à l’industrialisation des modèles de machine learning
Contribuer à la construction et à l’évolution des plateformes data
Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des services
Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques DevOps et Data
Administration, exploitation et automatisation des systèmes d’exploitation
Gestion et maintien en conditions opérationnelles d’un parc de containers de production
Supervision et optimisation des environnements de production Data / IA
Build, optimisation et maintenance d’images Docker
Gestion du RUN d’un volume important de containers en production
Participation à l’industrialisation des déploiements via les outils CI/CD et GitOps
Construire et porter la vision technique de la plateforme de data science
Piloter les choix techniques en lien avec les enjeux Data et IA
Contribuer à la conception et à l’évolution des frameworks data
Réaliser une veille technologique active sur les outils et pratiques en Data Science
Former et accompagner les équipes sur les technologies les plus pertinentes
Être force de proposition sur les évolutions techniques
Rédaction de documents techniques (architecture, gestion des incidents)
Production de livrables de qualité
Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l’équipe
GitLab CI/CD
GitOps
Cloud privé interne
Docker
Kubernetes
Prometheus
Grafana
Thanos
Vault (gestion des secrets)
Keycloak, JWT, OIDC
Reverse Proxy (Traefik)
PostgreSQL
Redis
ELK
Artifactory
Certmanager
Python
Golang
Bash
GNU/Linux
Expertise avancée sur Kubernetes (architecture et administration de clusters)
Bonne maîtrise des pratiques DevOps / CI-CD / GitOps
Solides compétences en production et exploitation
Connaissances des environnements Data et IA
Compétences en réseau, sécurité et gestion des accès
Capacité à évoluer dans un environnement complexe et exigeant
Industrialisation des workflows de Data Science
Fiabilisation des environnements de production IA
Scalabilité des plateformes
Diffusion des bonnes pratiques DevOps et Data
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