MLOps Engineer

GiantLink renforce son équipe technique pour accompagner l’industrialisation et le déploiement de ses solutions digitales et d’intelligence artificielle chez ses clients.

Nous recherchons un(e) MLOps Engineer avec une forte expertise en Cloud Infrastructure, DevOps et Platform Engineering, capable de prendre en charge l’infrastructure qui supporte nos applications et solutions IA.

Missions principales

Vous serez au cœur de notre plateforme technique et aurez pour responsabilité de :

• Concevoir, déployer et maintenir nos infrastructures Cloud et On-Premise.
• Dimensionner les ressources CPU, RAM, GPU, stockage et réseau selon les besoins des projets.
• Garantir la disponibilité, la fiabilité, la sécurité et la scalabilité des plateformes.
• Automatiser le provisioning et la configuration de l’infrastructure avec Terraform, Ansible ou équivalent.
• Administrer les environnements Linux, Docker et Kubernetes.
• Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD.
• Gérer les environnements Dev, Test, Staging et Production.
• Industrialiser et automatiser le déploiement des modèles et services IA.
• Mettre en place le monitoring, l’alerting et l’observabilité des infrastructures et services.
• Optimiser les performances et l’utilisation des ressources, notamment GPU.
• Participer à la mise en place des mécanismes de backup, haute disponibilité et disaster recovery.
• Accompagner les équipes AI et Software Engineering dans le déploiement de leurs solutions.
• Contribuer à la définition des architectures techniques pour les nouveaux projets.
• Model Serving et déploiement de modèles IA.
• Gestion des versions et artefacts des modèles.
• Pipelines MLOps.
• Monitoring des services IA.
• Optimisation de l’inférence.
• Déploiement de modèles sur CPU/GPU.

Stack
Infrastructure : Linux, OpenStack, Virtualisation
Containers : Docker, Kubernetes, Helm
IaC : Terraform, Ansible
CI/CD : GitLab CI/CD, Jenkins
Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK/OpenSearch
AI/MLOps : Python, MLflow, ONNX, TensorRT, Ollama/vLLM
GPU : NVIDIA / CUDA

Profil Recherché

• Bac+5 en informatique, systèmes, cloud, DevOps, IA ou équivalent.
• 3 à 5 ans d’expérience minimum dans un environnement Cloud, DevOps, Infrastructure ou MLOps.
• Très bonne maîtrise de Linux, Docker, Kubernetes, Cloud Infrastructure et Infrastructure as Code.
• Bonne compréhension des architectures hautement disponibles et scalables.
• Bonnes connaissances en réseaux, sécurité et monitoring.
• Expérience concrète dans le déploiement de solutions IA/ML

Compétences
LINUX,Docker,Jenkins,Python

Avantages sociaux et autres

Amplitude horaire