Offre d'emploi MLOps &DevOps (Kubernetes & Ray Expert) (H/F)

Notre client, un acteur du secteur de l'assurance et l'Intelligence Artificielle , recherche un Ingénieur MLOps &DevOps (Kubernetes & Ray Expert)
(H/F) pour construire l’infrastructure de nouvelle génération pour des systèmes intelligents et distribués — conçue pour gérer des flux de travail complexes, des agents d’IA et des charges de travail intensives en données à grande échelle. Nous recherchons un ingénieur MLOps, DevOps et logiciel alliant de solides compétences en développement logiciel à une expertise approfondie en Kubernetes et Ray.

Si vous êtes passionné par l’expérience développeur, l’excellence opérationnelle et l’orchestration à grande échelle, nous voulons vous rencontrer.

Vos missions :
\- Diriger la conception, le déploiement et la mise à l’échelle de la plateforme d’exécution distribuée, qui alimente le traitement de documents en temps réel, les pipelines d’IA et les microservices.
\- Écrire du code de production, construire des systèmes CI/CD, provisionner des clusters cloud-native et collaborer directement avec les ingénieurs et chercheurs en IA pour faire de l’infrastructure un véritable produit, et non simplement une fonction de support.
\- Concevoir, déployer et maintenir une infrastructure basée sur Kubernetes (AKS, EKS, GKE ou autogérée).
\- Développer, surveiller et optimiser des clusters Ray pour des charges distribuées à grande échelle et de longue durée.
\- Créer des outils et services pour prendre en charge des workflows évolutifs et l’orchestration de tâches en temps réel.
\- Automatiser le provisionnement d’infrastructure avec Terraform, Helm et des pipelines CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps, etc.).
\- Écrire du code Python et Bash de niveau production pour la gestion du cycle de vie des clusters, la soumission de jobs, l’observabilité et le débogage.
\- Assurer la supervision et la mise en place d’alertes pour la santé du système, la latence et le débit (Prometheus, Grafana, Logfire, OpenTelemetry).
\- Collaborer étroitement avec les ingénieurs backend, les équipes ML et les architectes de plateforme pour fournir des services fiables et évolutifs.

Atouts
\- Expérience avec le CI/CD, l’infrastructure-as-code (Terraform, Helm) et les workflows conteneurisés (Docker).
\- Expérience dans le débogage et la mise à l’échelle d’applications à forte concurrence et gourmandes en ressources.
\- Maîtrise des plateformes cloud, en particulier Azure (réseau et identité de charge de travail).
\- Aisance dans un environnement dynamique de type start-up, avec un fort degré d’autonomie.
\- Connaissance des frameworks de calcul distribué.
\- Familiarité avec les stacks d’observabilité (Grafana, Tempo, Loki, OpenTelemetry).
\- Expérience en MLOps, pipelines de streaming ou orchestration d’agents IA.
\- Contributions à des projets open source liés à DevOps, Kubernetes ou Ray.