Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance GPU

🎯 Nous recherchons un(e) Senior DevOps / Platform Engineer (Data & AI) Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA stratégique, nous recherchons un profil senior DevOps / Cloud Engineer pour renforcer une équipe d’experts. 🏗️ Le projet Plateformes MLOps en production à grande échelle Environnements Cloud & On-Premise Cas d’usage autour de l’ IA générative Infrastructures critiques à forte exigence de disponibilité 🚀 Vos responsabilités Concevoir et maintenir des solutions d’automatisation avancées (IaC, CI/CD, GitOps) Assurer la stabilité et la performance des plateformes Gérer le cycle de vie des environnements (déploiement, release, migration) Participer à l’industrialisation des pratiques DevSecOps / MLOps Collaborer avec des équipes Data, Infra et Produit 🛠️ Environnement technique Kubernetes / Docker / OpenShift Cloud + On-Premise (GPU) Python / Shell GitLab CI, ArgoCD, Ansible, Vault 👤 Profil recherché Expérience confirmée en DevOps / Cloud / Kubernetes Maîtrise des outils d’automatisation et CI/CD Expérience en environnements complexes en production Autonomie, rigueur et esprit d’équipe Anglais professionnel 💡 Les + Environnement technique de pointe Projets Data & IA innovants Équipe experte et culture DevOps forte 👉 Opportunité idéale pour un profil souhaitant évoluer sur des sujets Platform Engineering & IA à grande échelle .

Contexte de la mission : Dans un contexte d'innovation autour de l'intelligence artificielle et du calcul intensif, vous intervenez sur une infrastructure IT hybride combinant systèmes d'information classiques et plateformes HPC (High Performance Computing). Au sein d'une équipe à taille humaine, vous participez à l'exploitation, au maintien en conditions opérationnelles et à l'évolution d'environnements techniques complexes, intégrant notamment des clusters GPU. Vous évoluez dans un environnement exigeant, couvrant des périmètres variés tels que les systèmes Linux, le stockage, la virtualisation, le réseau et l'automatisation. Responsabilités : - Assurer l'exploitation, la performance et la sécurité des infrastructures (serveurs, HPC, stockage, virtualisation), tout en contribuant à leur évolution ; - Participer à la supervision (monitoring, gestion des incidents) et à l'automatisation des opérations afin d'améliorer la fiabilité des systèmes ; - Collaborer avec l'équipe et apporter un support technique avancé aux utilisateurs internes.

Contexte de la mission Au sein d'une grande entité du secteur de l'énergie, vous interviendrez en tant qu' Architecte Data transverse avec une double expertise DevOps et FinOps . Votre rôle sera stratégique : concevoir des architectures cloud robustes, définir les standards d'urbanisation (Data, IA, MLOps) et piloter l'optimisation des coûts dans un environnement hybride et multi-cloud, avec un focus majeur sur GCP . Missions principales 1. Architecture & Urbanisation Définir les standards d'architecture et les règles d'urbanisation pour les domaines Data, IA, DevOps et MLOps. Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données cloud performantes. Rédiger, maintenir et diffuser les bonnes pratiques (Data, On-Premise, Cloud et DevOps). Assurer la gouvernance des modèles et encadrer l'usage des LLM tout en gérant les risques éthiques et réglementaires. 2. Expertise DevOps & MLOps Industrialiser les pipelines de données et de Machine Learning (ML Pipelines). Superviser l'orchestration et la conteneurisation des services. Garantir la mise en œuvre des principes CI/CD et GitOps dans des environnements complexes. 3. Stratégie FinOps & Performance Intégrer les principes FinOps dès la conception (Architecture by design). Optimiser spécifiquement les coûts liés au Cloud et aux ressources GPU (Plan FinOps dédié à l'IA). Définir des modèles de refacturation interne et préconiser les outils de suivi de performance pour superviser les pipelines. Expertise Technique Requise Cloud : Maîtrise avancée de Google Cloud Platform (BigQuery, Composer, Airflow, DataProc, DataFlow). Infrastructure as Code & CI/CD : Terraform, Ansible, Git, Jenkins, GitLab-CI, GitOps, Helm. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. Observabilité : ELK, Grafana, Prometheus, Google Monitoring. Environnement : Expérience significative en environnements hybrides (On-premise / Cloud). Modalités pratiques Lieu : Paris – Présence sur site obligatoire 2 à 3 jours/semaine . Date de démarrage : 01/06/2026. Date de fin : 31/12/2026 (Visibilité long terme). Prix d’achat max : 650 € HT / jour.

Équipes ML Platform et ML Lab L'équipe ML Platform est centrée sur l'amélioration de la productivité des chercheurs dans l'entraînement de modèles de machine learning (ML) en développant des bibliothèques, des services et des bonnes pratiques, et en assurant une production ML robuste à grande échelle. L'équipe est composée de profils travaillant sur des projets transverses ainsi que d'ingénieurs accompagnant les équipes fonctionnelles dans leur parcours ML. Le ML Lab est une équipe de recherche axée sur des travaux académiques, nécessitant donc des outils et une infrastructure dédiés en dehors de l'infrastructure du client, afin de pouvoir accéder librement aux ressources open source de pointe et collaborer avec des collaborateurs externes. Mission En tant qu'Ingénieur DevOps au sein de l'équipe ML Platform, vous tirerez parti de votre solide bagage en ingénierie logicielle, de votre maîtrise de Python et de votre expérience pratique avec les fournisseurs cloud pour faciliter le travail quotidien de l'équipe ML Lab sur — leur néocloud de référence — ainsi que les liens nécessaires avec l'infrastructure du client, principalement hébergée sur AWS. Responsabilités principales Configuration du fournisseur cloud (Lambda) pour l'accès GPU par le ML Lab. Fonctionnalités FinOps et protection minimale contre les erreurs humaines. Optimisation des images Docker pour un démarrage à froid plus rapide. Mise en place et maintenance de systèmes de monitoring pour l'entraînement des modèles. Participation mineure aux projets plus larges de l'équipe ML Platform sur AWS pour les autres chercheurs du client (CI/CD, outillage sur AWS, etc.). Promotion et mise en œuvre de processus d'automatisation. Renforcement des protocoles de sécurité via des évaluations de vulnérabilités et la gestion des risques pour déployer des mesures de cybersécurité.

Ingénieur IT senior - Linux Grenoble (100% présentiel) Au sein d'un bureau de R&D à Meylan, pour renforcer temporairement l’équipe, nous recherchons un consultant expérimenté ayant une maitrise des environnements serveurs Linux et l’expérience dans l’administration d’outils complexes dans des architectures mixtes. Une expérience HPC est un plus. Votre mission consiste à : Participer à l’exploitation et à l’évolution de l’infrastructure IT hybride, regroupant à la fois les services bureautiques classiques et les plateformes HPC dédiées à l’IA. Cela inclut des mises à jour au niveau système ou applicatif. Assurer la disponibilité, la performance et la sécurité des systèmes (serveurs, clusters GPU, stockage, virtualisation, réseaux). Contribuer à la supervision avancée de l’infrastructure : monitoring, alerting, tuning, prévention des incidents et résolution rapide des anomalies. Participer à l’automatisation des opérations (déploiements, patching, gestion de configuration) afin de réduire les interventions manuelles et d’améliorer la fiabilité. Collaborer étroitement avec les autres membres de l’équipe (5 personnes au total) pour répartir les responsabilités, partager les expertises et assurer une continuité de service. Fournir un support technique de niveau avancé aux utilisateurs internes : analyses approfondies, conseils d’architecture. Expected skills Skills Skill level NFS Confirmed SLURM Confirmed NetApp Confirmed LINUX Expert ANSIBLE Confirmed VMWARE Confirmed