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Concevoir et administrer les plateformes Data & IA :
Analyser les besoins et définir les architectures cibles pour les environnements de stockage, calcul et orchestration (ex : Data Lakes, Data Warehouses, environnements de ML).
Provisionner et configurer les ressources Cloud Public et/ou Souverain (compute, stockage, réseau, IAM).
Mettre en place des règles de gouvernance, d’accès et de sécurité pour les plateformes (ex : gestion des droits, politiques de sécurité, conformité RGPD).
Expertise relative à l’Usine Logicielle et aux chaînes CI/CD :
Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’intégration et de déploiement continu (CI/CD) adaptés aux projets Data & IA.
Automatiser les tests (unitaires, qualité de code, sécurité) dans les pipelines CI/CD.
Fiabiliser et optimiser les chaînes existantes (ex : temps de build, gestion des échecs).
Accompagner les équipes projets sur les bonnes pratiques CI/CD (ex : ateliers, coaching).
Assistance et expertise technique :
Assurer le support aux Data Scientists et équipes projets pour les plateformes Data & IA (diagnostic et résolution d’incidents, suivi de production).
Identifier et mettre en œuvre les évolutions du socle technique (ex : mises à jour logicielles, migrations).
Animer des ateliers ou sessions de support technique pour partager les bonnes pratiques.
Gestion des environnements Cloud et conteneurisés :
Conseiller les équipes projets sur le choix et le dimensionnement des solutions Cloud et conteneurisées (ex : Docker, Kubernetes).
Accompagner la conception d’architectures conteneurisées (ex : microservices, orchestration).
Participer aux travaux de migration d’architectures Cloud Public vers Cloud Souverain (étude d’impact, plan de migration, tests).
Optimisation des coûts (FinOps) :
Surveiller et analyser les coûts liés aux ressources Cloud et aux plateformes Data & IA.
Proposer des optimisations pour réduire les coûts tout en maintenant la performance (ex : droit-sizing, réservation de capacités, suppression des ressources inutilisées).
Mettre en place des outils de suivi (ex : tableaux de bord FinOps, alertes de dépassement budgétaire).
Observabilité et monitoring :
Configurer des outils de monitoring (ex : Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour surveiller les performances, la disponibilité et la santé des plateformes.
Mettre en place des alertes pour détecter les anomalies (ex : dérive des données, failures de services).
Analyser les logs et métriques pour identifier les causes racines des incidents.
Profil recherché
Expérience confirmée en administration de plateformes Data & IA (ex : Databricks, Cloudera, AWS, GCP).
Participation à des projets de migration Cloud (Public vers Souverain ou hybride).
Connaissance des outils MLOps (ex : MLflow, Kubeflow, SageMaker) et des bonnes pratiques DevOps.
Expérience dans la gestion de l’observabilité (monitoring, logging, alerting) pour des environnements critiques.
Environnement de travail
Cloud & Infrastructure :
Plateformes : AWS (EKS, S3, Lambda), Azure (AKS, Blob Storage), Cloud Souverain (OVH, Outscale).
Conteneurisation : Docker, Kubernetes (Helm, Kustomize), OpenShift.
Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, Ansible, Pulumi.
Plateformes Data & IA :
Data Lakes : AWS S3, Azure Data Lake, Delta Lake.
Data Warehouses : Snowflake, Redshift, BigQuery.
Environnements ML : Jupyter Notebooks, VS Code, SageMaker, Vertex AI.
Orchestration : Airflow, Kubeflow, Metaflow.
CI/CD & DevOps :
Outils : Git (GitHub, GitLab), Jenkins, GitLab CI, ArgoCD, Tekton.
Pratiques : Pipelines CI/CD, tests automatisés, gestion des artefacts (Nexus, Artifactory).
MLOps :
Outils : MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Weights & Biases.
Fonctionnalités : Versioning des modèles, déploiement automatisé, monitoring des performances.
Observabilité & Monitoring :
Outils : Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Datadog, New Relic.
Fonctionnalités : Métriques, logs, traces, alertes, tableaux de bord.
FinOps :
Outils : AWS Cost Explorer, Azure Cost Management, Kubecost, FinOps Framework.
Pratiques : Analyse des coûts, optimisation des ressources, reporting FinOps.
Sécurité :
Outils : Vault (HashiCorp), AWS IAM, Azure AD, OpenPolicyAgent (OPA).
Pratiques : Gestion des accès, chiffrement, audits de sécurité.
Collaboration :
Outils : Jira, Confluence, Microsoft Teams, Slack.
Industrialisation de plateformes Data & IA :
Mise en place d’une plateforme scalable pour l’entraînement et le déploiement de modèles IA.
Automatisation des pipelines CI/CD pour les projets Data & IA.
Migration Cloud :
Étude d’impact pour la migration d’une architecture Cloud Public vers Cloud Souverain.
Plan de migration : étapes, tests, rollback.
Optimisation FinOps :
Analyse des coûts des ressources Cloud et proposition d’optimisations.
Mise en place de tableaux de bord pour le suivi des dépenses.
Observabilité des plateformes :
Configuration de Prometheus et Grafana pour le monitoring des plateformes Data & IA.
Création d’alertes pour détecter les anomalies (ex : dérive des données, failures de services).
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