Ingénieur devops - OPS Data & IA

Dans le cadre de ses activités, une grande organisation du secteur financier recherche un intervenant pour intégrer une entité dédiée à la Data et à l’Intelligence Artificielle . L’équipe est responsable : de la qualité des livrables data du déploiement sur un cloud privé interne de la disponibilité et de la fiabilité des assets Elle conçoit, développe et maintient des plateformes et frameworks de data science . 2. Objectifs de la mission Assurer l’ exploitation et la fiabilité des environnements de production Data / IA Participer à l’ industrialisation des modèles de machine learning Contribuer à la construction et à l’évolution des plateformes data Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des services Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques DevOps et Data 3. Missions 3.1 Production & Exploitation Administration, exploitation et automatisation des systèmes d’exploitation Gestion et maintien en conditions opérationnelles d’un parc de containers de production Supervision et optimisation des environnements de production Data / IA 3.2 DevOps & Conteneurisation Build, optimisation et maintenance d’images Docker Gestion du RUN d’un volume important de containers en production Participation à l’industrialisation des déploiements via les outils CI/CD et GitOps 3.3 Plateforme Data & IA Construire et porter la vision technique de la plateforme de data science Piloter les choix techniques en lien avec les enjeux Data et IA Contribuer à la conception et à l’évolution des frameworks data 3.4 Innovation & expertise Réaliser une veille technologique active sur les outils et pratiques en Data Science Former et accompagner les équipes sur les technologies les plus pertinentes Être force de proposition sur les évolutions techniques 3.5 Qualité & documentation Rédaction de documents techniques (architecture, gestion des incidents) Production de livrables de qualité Partage des connaissances et bonnes pratiques au sein de l’équipe 4. Stack technique Infrastructure & DevOps GitLab CI/CD GitOps Cloud privé interne Containers & orchestration Docker Kubernetes Observabilité & monitoring Prometheus Grafana Thanos Sécurité & gestion des accès Vault (gestion des secrets) Keycloak, JWT, OIDC Réseau Reverse Proxy (Traefik) Data & stockage PostgreSQL Redis ELK Outils complémentaires Artifactory Certmanager Langages & systèmes Python Golang Bash GNU/Linux 5. Profil recherché Expertise avancée sur Kubernetes (architecture et administration de clusters) Bonne maîtrise des pratiques DevOps / CI-CD / GitOps Solides compétences en production et exploitation Connaissances des environnements Data et IA Compétences en réseau, sécurité et gestion des accès Capacité à évoluer dans un environnement complexe et exigeant 6. Enjeux clés du poste Industrialisation des workflows de Data Science Fiabilisation des environnements de production IA Scalabilité des plateformes Diffusion des bonnes pratiques DevOps et Data