Ingénieur DevOps expérimenté Plateforme GPU (IT) / Freelance

CONTEXTE ET ENVIRONNEMENT

Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe.

PÉRIMÈTRE D'INTERVENTION

Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle.

MISSIONS PRINCIPALES

? Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés

? Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme

? Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance

? Documenter les offres et services et assurer leur mise en production

? Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services

? Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run)

? Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles

? Participer aux daily meetings animés par la Product Owner

? Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap

? Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner

? Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle

? Participer aux astreintes techniques du pôle

Profil candidat:
COMPÉTENCES MÉTIERS REQUISES

? 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

ENVIRONNEMENT TECHNIQUE

? Orchestration GPU : Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (Run.ai, Slurm, ClearML, Volcano...)

? Containerisation : OpenShift, Kubernetes, Docker (5+ ans)

? Infrastructure : OpenShift, infrastructure on-premise, notions cloud (AWS, GCP, Azure, Scaleway ...)

? Automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un +

? Supervision : Prometheus, Grafana, ELK Stack, Dynatrace

? Scripting : Python, Bash, Go est un +