Ingénieur DevOps confirmé F/H

Job summary

L’ingénieur DevOps industrialise et exploite une plateforme d’intelligence artificielle en production, depuis les clusters Kubernetes équipés de GPU jusqu’aux services PaaS, et contribue à son intégration avec l’infrastructure IaaS. Il automatise les déploiements avec GitOps et l’Infrastructure as Code, assure l’observabilité et le diagnostic des incidents, et accompagne les équipes data science sur les workloads d’entraînement et d’inférence LLM, notamment pour mesurer et améliorer les performances des modèles.

Benefits

Qualifications

• Au moins 3 ans d’expérience après diplôme dans l’exploitation de plateformes Kubernetes en production ou d’infrastructures critiques.
• Expertise de Kubernetes et du dépannage complexe impliquant ordonnanceur, stockage, réseau et images.
• Maîtrise de GitOps et de l’Infrastructure as Code, notamment Argo CD ou Flux, Helm et Terraform.
• Expérience des workloads GPU ou HPC, ou du serving de LLM ; une solide expérience Kubernetes et la volonté de se former à ces technologies sont également acceptées.
• Maîtrise de l’automatisation et aisance dans un environnement Linux.
• Expérience de développement en Go appréciée, mais non obligatoire.

Responsibilities

• Exploiter les clusters Kubernetes GPU, gérer les mises à jour, la capacité, les quotas, les priorités et les SLO.
• Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD et les déploiements GitOps, avec des stratégies de validation, de déploiement et de retour arrière.
• Provisionner et configurer l’infrastructure avec Terraform, Ansible et Helm, et gérer les images et artefacts.
• Diagnostiquer les incidents de bout en bout, réaliser des analyses de causes racines et rédiger des post-mortems et runbooks.
• Développer la supervision, les alertes, les tableaux de bord et les outils de diagnostic de la plateforme.
• Accompagner les équipes data science et MLOps dans le déploiement des entraînements et des serveurs d’inférence.
• Contribuer à l’intégration de la plateforme avec l’infrastructure IaaS du groupe.
• Mesurer et améliorer les performances des modèles et des LLM en production.

Skills

Degrees

Languages

Work schedule

Industry

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