Ingénieur MLOps / DevOps Cloud (H/F)

Dans un contexte de forte croissance de nos activités Data & IA, nous recrutons des profils

MLOps/DevOps Cloud expérimentés pour renforcer nos équipes d'ingénierie

Missions Principales

Industrialisation & CI/CD

Concevoir, déployer et maintenir des pipelines CI/CD robustes (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins,

ArgoCD)

Automatiser les processus de build, test, déploiement et rollback

Mettre en place des pratiques GitOps et assurer la cohérence des environnements

Infrastructure Cloud & Kubernetes

Administrer et optimiser des clusters Kubernetes (EKS, AKS, GKE) en production

Gérer l'infrastructure as code avec Terraform, Pulumi ou Ansible

Concevoir des architectures Cloud multi-cloud ou hybrides (AWS, Azure, GCP)

Optimiser les coûts Cloud (FinOps) et garantir la haute disponibilité

MLOps & Cycle de vie des modèles IA

Déployer et opérationnaliser des modèles de Machine Learning en production

Mettre en place des plateformes MLOps : MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Azure ML

Gérer le versioning des modèles, la détection de drift et le monitoring des performances

Collaborer avec les équipes Data Science pour créer des pipelines ML reproductibles

Implémenter des solutions de feature store et de model registry

Observabilité & Fiabilité

Mettre en place des stacks de monitoring : Prometheus, Grafana, Datadog, ELK/OpenSearch

Définir et suivre les SLO/SLI/SLA des services de production

Pratiquer le SRE (Site Reliability Engineering) et gérer les incidents

Sécurité & Conformité

Intégrer les pratiques DevSecOps dans les pipelines (SAST, DAST, scanning d'images)

Gérer les secrets et credentials (HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager)

Veiller à la conformité RGPD et ISO 27001 des environnements de données

Compétences Techniques Indispensables

Maîtrise de Kubernetes en production (administration, troubleshooting, optimisation)

Très bonne maîtrise de Python et des outils d'automatisation Shell/Bash

Expérience avec les outils CI/CD et GitOps

Infrastructure as Code (Terraform ou équivalent)

Expérience en déploiement et monitoring de modèles ML en production

Qualités Personnelles

Autonomie et rigueur dans la gestion des environnements de production

Esprit d'équipe et communication fluide avec les équipes Data Science et Développement

Culture DevOps / SRE : ownership, automatisation, amélioration continue

Capacité à rédiger une documentation technique claire

Veille technologique active sur l'écosystème Cloud & IA

Langues

Français courant (B2 minimum) - obligatoire pour ce poste

Anglais technique (lecture de documentation, échanges) - requis

Poste ouvert aux personnes en situation de handicap : conformément à notre politique d'inclusion et

d'égalité des chances, ce poste est ouvert aux candidatures de personnes en situation de handicap