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Dans le cadre du renforcement de sa plateforme IA en environnement de production, un de mes clients recherche un Ingénieur Plateforme expérimenté , spécialisé dans l’orchestration GPU, la containerisation et l’exploitation d’infrastructures critiques en environnement régulé (secteur bancaire). Compétences techniques requisesOrchestration & GPU Expérience confirmée sur des solutions d’orchestration GPU : , ClearML , Volcano ou équivalent Une expérience avec ou KAI Scheduler constitue un réel atout Containerisation & Orchestration Maîtrise avancée de Docker Solide expérience ( 5 ans minimum ) sur Kubernetes et/ou OpenShift Bonne compréhension des architectures distribuées et haute disponibilité

Secteur bancaire. Résumé Compétences techniques requises Orchestration GPU : Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (Run.ai, ClearML, Volcano...) Containerisation : Docker, Kubernetes, OpenShift (5+ ans) Infrastructure : OpenShift, infrastructure on-premise, notions AWS/GCP Automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un + Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK Stack Scripting : Python, Bash, Go est un + Compétences souhaitées : Expérience avec Run.ai ou KAI Scheduler serait un plus Expérience et intérêt à la gestion de plateforme en production (MCO/MCS) Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks (Transformers, TensorFlow, PyTorch) Expérience en environnement bancaire ou secteur régulé Certification Kubernetes (CKA/CKAD) ou Openshift serait un plus Maîtrise des outils Atlassian (Jira, Wiki) Maitrise de l’agilité Soft skills Autonomie et proactivité dans un environnement complexe Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire Excellent relationnel pour accompagner les utilisateurs métier Rigueur et respect des procédures de sécurité Expérience : expérimenté ou + • Les astreintes (HNO, etc…) : oui • La possibilité de renouvellement : Oui • Type de besoin : nouvelle position • Type de projet (support / maintenance / implementation /…) : Implémentation • Type de prestation (Client / Hybrid / Remote) : Client • Nombre de jours/semaine ou par mois (à préciser : /s ou /m) chez le client : 3 jours / semaine

Contexte de la mission Au sein d’une équipe IT Data dédiée aux projets d’Intelligence Artificielle, vous interviendrez sur la conception, l’industrialisation et l’optimisation d’une plateforme IA à fort enjeu stratégique. Missions principales Conception & gestion de plateforme IA Administration et optimisation de clusters Kubernetes Gestion des ressources de calcul (GPU / CPU) Industrialisation & Infrastructure as Code Déploiement des environnements hors production et production via Terraform Structuration et automatisation des infrastructures CI/CD & Déploiement Mise en place et optimisation des pipelines CI/CD pour les applications IA Monitoring & Observabilité Implémentation d’outils de supervision avancés Garantie de la haute disponibilité et du suivi de performance Optimisation & FinOps Pilotage de la consommation cloud / on-premise Rationalisation des coûts liés aux charges IA Support & Expertise technique Accompagnement des équipes MLOps Diffusion des bonnes pratiques DevOps Veille technologique Compétences techniques requises DevOps & Conteneurisation Kubernetes (confirmé) Docker (confirmé) Helm Gestion de pipelines complexes Infrastructure as Code Terraform (maîtrise avancée) Développement Python (confirmé) Bonnes pratiques de développement Architecture logicielle Tests et design patterns Systèmes & Cloud Linux (bonne maîtrise) Azure (services calcul et stockage) Bonus Connaissances MLOps Expérience environnements IA

Résumé du poste L’Administrateur Infrastructure est chargé d’assurer la gestion, la surveillance et la maintenance d’une infrastructure composée de serveurs Dell, d’équipements GPU Nvidia et de solutions de refroidissement et d’alimentation en Data Center. Il/Elle veille au bon fonctionnement opérationnel des systèmes, prend en charge la gestion des changements, résout les incidents complexes et accompagne les équipes grâce au transfert de connaissances et aux bonnes pratiques techniques. Responsabilités du poste Administration & Supervision Administrer et surveiller les serveurs Dell PowerEdge (séries R/XE) et l’infrastructure associée (Nvidia, Vertiv). Gérer les demandes utilisateurs et assurer le support quotidien. Analyser les logs et produire des rapports opérationnels réguliers. Gestion des changements et des problèmes Participer aux processus de Change Management : préparation, documentation, suivi et mise en œuvre. Assurer un support post‑déploiement et valider la conformité des changements. Identifier les causes racines des incidents et proposer des actions correctives. Évaluer les risques liés aux changements et formuler des recommandations. Support technique & Connaissance Participer à l’amélioration continue de l’infrastructure. Fournir des sessions de transfert de connaissances pour combler les lacunes techniques du client ou des équipes internes. Proposer des recommandations technologiques adaptées aux besoins. Environnement Data Center Intervenir en Data Center : installation, dépannage, diagnostic matériel. Collaborer avec les équipes énergie et refroidissement. Appliquer les règles de sécurité électrique et environnementale. 3. Profil du candidat Compétences techniques Maîtrise des serveurs Dell PowerEdge (R/XE). Connaissances des architectures GPU : configuration, monitoring, performances, NVLink, Infinity Fabric. Connaissances de base de Nvidia Bright Cluster Manager (BCM). Expérience Linux (Ubuntu) : installation, durcissement, mises à jour, troubleshooting. Compréhension des technologies de refroidissement (CDU, Rear Door Heat Exchanger). Expérience en environnement Data Center de grande envergure. Compétences personnelles Forte capacité d’analyse et de résolution de problèmes. Rigueur, organisation et autonomie. Capacité à travailler dans un environnement technique exigeant. Bonnes compétences de communication et esprit de collaboration. Sens du service et orientation client. Qualifications Certification électrique H0B0 obligatoire pour intervenir en France. Toute certification système, serveur ou Data Center est un plus.

En tant que DevOps, et en coordination avec l’équipe, vous mettrez vos compétences au service de l'IA. Vous serez notamment charge de : - Conception et gestion de la plateforme IA: Administrer et optimiser les clusters (Kubernetes) et les ressources de calcul (GPU/CPU). - Industrialiser le déploiement des environnements hors prod et prod via de l'infrastructure as code. - Mise en place de CI/CD pour les applicatifs de l'IA. - Monitoring et Observabilité: Déployer des outils de supervision avancés pour garantir la haute disponibilité des services IA et le suivi des performances système. - Optimisation et FinOps: Piloter la consommation des ressources cloud/on-premise pour rationaliser les coûts liés à IA. - Expertise technique: Accompagner les MLOps de l'équipe dans l'adoption des meilleures pratiques DevOps et assurer une veille technologique.

Product Manager IaaS / 3D Studio VDI Titre de la Mission : Product Manager – Définition de la Roadmap Produit IaaS pour Studios Créatifs (3D Studio VDI) Contexte & Objectif de la Mission Client développe une offre IaaS (Infrastructure as a Service) dédiée aux studios de création 3D, intégrant des postes de travail virtuels (VDI) haute performance, des capacités de rendu GPU/CPU et une console de gestion « white-label » pour ses partenaires distributeurs. Nous recherchons un Product Manager freelance pour mener une phase de discovery approfondie et définir la roadmap stratégique de ce produit. La mission a pour objectif principal de valider les hypothèses du PRD existant, de prioriser les fonctionnalités fondatrices et de livrer un plan de mise sur le marché concret et aligné avec nos ambitions business. Direct_hit: Livrables Principaux Attendus À l’issue des 3 mois, le/la Product Manager aura fourni : Document de Vision Produit révisé et aligné avec les objectifs stratégiques de Client et les retours terrain. Roadmap Produit priorisée (horizon 6 à 18 mois) avec une définition claire du périmètre MVP. Backlog priorisé et détaillé pour le MVP, incluant les épics et user stories clés pour les modules critiques (Console partenaire, Gestion des tenants, Stockage, VDI). Plan de Go-to-Market (GTM) initial et recommandations pour les pilotes avec partenaires. Présentation synthétique des insights de la phase discovery et des recommandations stratégiques au comité de direction. Search: Phases Clés de la Mission Phase 1 – Discovery & Immersion Analyse du PRD existant et des études marché internes. Interviews des parties prenantes internes (Product, CTO, équipes commerciales, ingénierie, sécurité). Échanges avec les partenaires identifiés (ex : Orio, Progiss) et études des retours early adopters. Analyse de la concurrence (Hyperscalers, acteurs spécialisés) et identification des gaps. Affinage des personas (Admin Partenaire, Admin Studio, Artiste) et de leurs parcours utilisateurs. Phase 2 – Stratégie Produit & Priorisation Formalisation de la vision produit et des objectifs mesurables (OKRs). Priorisation des fonctionnalités à l'aide de frameworks (RICE, Value vs. Effort) en lien avec les contraintes techniques et business. Définition détaillée du scope du MVP et des jalons post-MVP. Rédaction des spécifications fonctionnelles de premier niveau pour les briques critiques. Phase 3 – Roadmap & Recommandations Construction de la roadmap visuelle et argumentée. Élaboration de propositions concrètes pour le modèle de pricing, le GTM et les partenariats. Présentation et alignement avec l'équipe dirigeante. Rédaction du guide de transition pour l'équipe produit interne.

Vous serez notamment charge de : - Conception et gestion de la plateforme IA: Administrer et optimiser les clusters (Kubernetes) et les ressources de calcul (GPU/CPU). - Industrialiser le déploiement des environnements hors prod et prod via de l'infrastructure as code. - Mise en place de CI/CD pour les applicatifs de l'IA. - Monitoring et Observabilité: Déployer des outils de supervision avancés pour garantir la haute disponibilité des services IA et le suivi des performances système. - Optimisation et FinOps: Piloter la consommation des ressources cloud/on-premise pour rationaliser les coûts liés à IA. - Expertise technique: Accompagner les MLOps de l'équipe dans l'adoption des meilleures pratiques DevOps et assurer une veille technologique.

Vous travaillerez dans le cadre du déploiement et de l'exploitation d'une AI Factory à très grande échelle, reposant sur plusieurs clusters. L'AI Factory s'appuie sur des architectures de stockage haute performance capables d'alimenter efficacement des clusters GPU NVL72, avec des exigences fortes en débit, latence et parallélisme I/O. Vous êtes en charge de l'architecture, de l'optimisation et de l'évolution des infrastructures réseaux, stockage, systèmes et GPU fabrics alimentant des charges IA critiques (training, fine-tuning, inference). L'environnement est international, hautement distribué (Europe, Amérique du Nord, Asie) et orienté performance extrême, faible latence et scalabilité horizontale. Architecture & design de la GPU Fabric : -Concevoir et faire évoluer des architectures réseau haut débit, faible latence, adaptées aux NVL72 et aux workloads IA massivement parallèles -Définir les topologies réseau (leaf-spine, fat-tree, dragonfly le cas échéant) pour : Interconnexion intra-NVL72, Scale-out multi-racks / multi-clusters -Sélectionner et valider les technologies : InfiniBand HDR / NDR, Ethernet Spectrum / RoCEv2, Dimensionner les fabrics pour des usages IA à très grande échelle (NCCL-heavy, all-reduce intensif) -Identifier et lever les goulots d'étranglement réseau, mémoire et CPU/GPU Stockage : -Concevoir des architectures end-to-end data -> réseau -> GPU -Veiller à ce que le storage ne soit pas un goulot d'étranglement pour les workloads IA distribués -Collaborer au design et à l'intégration de solutions de storage haute performance : Systèmes de fichiers parallèles (Lustre, GPFS / Spectrum Scale, BeeGFS), Object storage haute performance -Participer à l'optimisation des I/O data (accès concurrents, cache NVMe, burst buffers) -Assurer la cohérence GPU scheduling / accès data dans Kubernetes Intégration Kubernetes & workloads IA : -Concevoir l'intégration réseau de clusters GPU dans des environnements Kubernetes -Gérer l'exposition et l'isolation des interfaces RDMA : Device Plugin, Network Operator / CNI avancés -Garantir le bon fonctionnement des workloads conteneurisés IA : Training distribué, Jobs MPI / NCCL, Pipelines data / GPU

Vous travaillerez dans le cadre du déploiement et de l'exploitation d'une AI Factory à très grande échelle, reposant sur plusieurs clusters. Vous serez en charge de l'architecture, de l'optimisation et de l'évolution des infrastructures réseaux, systèmes et GPU fabrics alimentant des charges IA critiques (training, fine-tuning, inference). L'environnement est international, hautement distribué (Europe, Amérique du Nord, Asie) et orienté performance extrême, faible latence et scalabilité horizontale. Architecture & design de la GPU Fabric : -Concevoir et faire évoluer des architectures réseau haut débit, faible latence, adaptées aux NVL72 et aux workloads IA massivement parallèles -Définir les topologies réseau (leaf-spine, fat-tree, dragonfly le cas échéant) pour : Interconnexion intra-NVL72, Scale-out multi-racks / multi-clusters -Sélectionner et valider les technologies : InfiniBand HDR / NDR, Ethernet Spectrum / RoCEv2, Dimensionner les fabrics pour des usages IA à très grande échelle (NCCL-heavy, all-reduce intensif) Performance, RDMA & communications GPU : -Piloter le développement, l'optimisation et le tuning des communications RDMA -Piles RDMA : libibverbs, rdma-core, NVPeerMemory -Optimisations GPUDirect / GPUDirect-RDMA -Garantir des transferts GPU / GPU et GPU / NIC à très haute performance, sans surcharge CPU -Optimiser les communications collectives : NCCL, MPI / CUDA-aware MPI, Identifier et lever les goulots d'étranglement réseau, mémoire et CPU/GPU. Intégration Kubernetes & workloads IA : -Concevoir l'intégration réseau de clusters GPU dans des environnements Kubernetes -Gérer l'exposition et l'isolation des interfaces RDMA : Device Plugin, Network Operator / CNI avancés -Garantir le bon fonctionnement des workloads conteneurisés IA : Training distribué, Jobs MPI / NCCL, Pipelines data GPU Exploitation, observabilité & troubleshooting : -Mettre en place et exploiter des solutions de monitoring avancé : Latence, bande passante, congestion, erreurs -Outils : Prometheus, Grafana, NetQ, UFM (ou équivalents) -Analyser les performances réseau et GPU fabric en production -Proposer et implémenter : Ajustements MTU, Affinités CPU/GPU, Tuning NIC, switch et firmware -Assurer le support niveau 2/3 sur incidents critiques

1. Exploitation et supervision des environnements IA : • Superviser les environnements IA (clusters, plateformes conteneurisées, workloads intensifs) • Mettre en place et maintenir les outils de supervision, de monitoring et d’alerting • Analyser les incidents, problèmes de performance et situations de saturation • Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des plateformes • Participer à la gestion de la capacité et à l’anticipation des besoins compute • Contribuer à la montée en charge des plateformes IA (scalabilité, résilience, haute disponibilité) • Optimiser l’utilisation des ressources (compute, GPU, mémoire, stockage) en lien avec les équipes infrastructure 2. DevOps & automatisation : • Concevoir, écrire et maintenir des playbooks Ansible (idéalement via Ansible Automation Platform) • Automatiser les actes récurrents d’exploitation et de provisioning • Industrialiser les déploiements et opérations via des pipelines CI/CD • Être force de proposition sur l’amélioration continue des processus d’automatisation 3. Plateformes conteneurisées & OpenShift : • Administrer et exploiter des clusters OpenShift • Participer à la standardisation et à la sécurisation des plateformes Kubernetes • Contribuer à la stabilité, à la performance et à la montée en charge des environnements conteneurisés Date de démarrage : Immédiatement, Localisation : Nice Rythme : 2 jours de télétravail Mission longue visibilité

Présentation du poste Nous recherchons un Ingénieur Senior MLOps pour soutenir une infrastructure cloud privée gérée avec des capacités GPU-as-a-Service . Ce rôle est essentiel pour fournir des services MLOps sécurisés et évolutifs jusqu’à la couche de production pour des clients du secteur gouvernemental/défense, en respectant les normes de sécurité les plus strictes. Responsabilités Concevoir et maintenir des pipelines MLOps Gérer les ressources GPU pour les charges de travail IA/ML Collaborer avec les architectes et garantir la conformité ANSSI Participer à la rotation de support 24/7 Stack Technique Kubernetes , OpenShift , GitLab CI/CD, IaC Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, ZenML, TensorFlow, PyTorch Stockage : Dell Powerscale Authentification : KeyCloak, LDAP/AD Planification et allocation des ressources GPU Préféré Connaissance du cadre de sécurité ANSSI Gestion multi-cluster Kubernetes, Istio/Linkerd Monitoring : Prometheus, Grafana Langues Français : Natif ou niveau C2 (obligatoire) Anglais : Minimum B2

Notre client recherche un expert DevOps cloud qui sera intégré à une équipe ML Platform de haut niveau (chercheurs et ML Engineers) au sein d'un acteur majeur de la finance. L'objectif est de gérer la puissance de calcul ( GPU/FLOPs ) et d'industrialiser les environnements de recherche. Missions : Ingénierie du Compute & GPU Orchestrer et optimiser la puissance de calcul ( FLOPs ) mise à disposition des chercheurs. Gérer les défis liés à la stack IA sous Docker : optimisation d'images lourdes (plusieurs Go), réduction du Cold Start et configuration avancée des drivers GPU/NVIDIA. Collaborer avec les équipes SRE et Cloud transverses pour la consommation des ressources (environnement avec VPC managé). 2. Architecture Cloud Hybride & FinOps Piloter les outils d'interface permettant de basculer les calculs vers le Cloud public ( AWS ) pour gérer les pics de charge. Instaurer une culture FinOps : monitoring précis de la consommation GPU et optimisation des ressources pour garantir un ROI maximal. 3. Gouvernance et Sécurisation de la donnée Concevoir un circuit de validation automatisé pour l'export sécurisé de données propriétaires. Développer des CI/CD sécurisées capables d'analyser les dépôts de code et de gérer finement les droits d'exposition des données. Créer des environnements "Sandbox" (POC) agiles pour les besoins externes tout en maintenant l'étanchéité des assets critiques. 4. Leadership & Cadrage Technique Apporter une structure "Ops" aux travaux de recherche tout en respectant la flexibilité nécessaire aux chercheurs. Prendre du recul technique pour traiter le legacy et industrialiser les processus.

CITECH recrute ! 👌 ✨ Si vous souhaitez apporter vos compétences dans la réalisation d’un projet important, nous avons LA mission pour vous ! Nous recherchons en effet un(e) Développeur IA (H/F) 🚀 💡 Votre mission est pour un client dans la télécommunication. Vous intégrez l'équipe IA, dont l'objectif est de concevoir et déployer des systèmes d'intelligence artificielle (chatbots RAG, agents IA, outils multimodaux) ayant un impact business direct. La mission s'inscrit dans une dimension européenne, impliquant des collaborations étroites avec des équipes data en Italie, Pologne et Suède. Vous travaillerez sur des projets end-to-end, bénéficiant d'un accès privilégié à une infrastructure GPU de pointe (H100, H200 et gamme complète Scaleway). 🙌🔽 Vous aurez donc les missions principales suivantes : 🔽🙌 🔸 Conception technique : Développement des systèmes RAG avancés intégrant la recherche hybride, le reranking et des sous-agents via LangGraph et MCP. 🔸 Développement et Déploiement : Assurer le cycle de vie complet des projets, du prototypage au déploiement en production. 🔸 Ingénierie Fullstack : Intervenir sur le front-end, le back-end et l'infrastructure pour garantir l'intégration des solutions. 🔸 Collaboration métier : Interagir avec les équipes opérationnelles pour aligner les solutions techniques sur les besoins concrets et la valeur business. 🔸 Documentation : Assurer la pérennité des développements par une documentation technique rigoureuse.

POSTE BASE A BIOT PRES D'ANTIBES Description détaillée de la prestation : 1. Exploitation et supervision des environnements IA : • Superviser les environnements IA (clusters, plateformes conteneurisées, workloads intensifs) • Mettre en place et maintenir les outils de supervision, de monitoring et d’alerting • Analyser les incidents, problèmes de performance et situations de saturation • Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des plateformes • Participer à la gestion de la capacité et à l’anticipation des besoins compute • Contribuer à la montée en charge des plateformes IA (scalabilité, résilience, haute disponibilité) • Optimiser l’utilisation des ressources (compute, GPU, mémoire, stockage) en lien avec les équipes infrastructure 2. DevOps & automatisation : • Concevoir, écrire et maintenir des playbooks Ansible (idéalement via Ansible Automation Platform) • Automatiser les actes récurrents d’exploitation et de provisioning • Industrialiser les déploiements et opérations via des pipelines CI/CD • Être force de proposition sur l’amélioration continue des processus d’automatisation 3. Plateformes conteneurisées & OpenShift : • Administrer et exploiter des clusters OpenShift • Participer à la standardisation et à la sécurisation des plateformes Kubernetes • Contribuer à la stabilité, à la performance et à la montée en charge des environnements conteneurisés

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Nous sommes à la recherche d’un Ingénieur DevOps confirmé / senior (Environnement bancaire ) , disposant d’une forte expertise GPU, orchestration, monitoring et plateformes data / IA, pour intervenir dans un environnement bancaire fortement régulé.

🛠️ Vos Missions Rattaché(e) à l’équipe de développement, vous prenez une part active au cycle de vie du produit : Développement UI : Création de templates d’affichage haute performance en QML (migration depuis des technos HTML5). Évolution Logicielle : Intégration de nouvelles fonctionnalités (AdServer pour la publicité dynamique, gestion des flux de lecture). Industrialisation & Système : Optimisation du provisionnement des équipements et mise en place de stratégies de mise à jour à distance ( OTA ). Supervision : Développement d'outils de prise en main à distance et d'amélioration de la fiabilité du parc. Optimisation : Amélioration des performances logicielles sur architectures ARM (contraintes CPU/GPU). Documentation : Rédaction des livrables techniques et fonctionnels. Qualités Transverses : Esprit d'analyse, autonomie et rigueur méthodologique. Goût pour le travail en équipe pluridisciplinaire. Capacité à gérer les priorités dans un contexte de respect des délais. 🌟 Pourquoi rejoindre ce projet ? Travailler sur un produit concret utilisé quotidiennement par des milliers d'utilisateurs. Rejoindre un environnement technique stimulant à la convergence de l'audiovisuel et des télécoms. Structure à taille humaine bénéficiant de la solidité d'un grand groupe.