DevOps / MLOps (golang/ python)

ENOVA poursuit son développement et renforce ses équipes en intégrant un(e) Ingénieur(e) DevOps / MLOps - Plateforme IA en CDI. Vous rejoindrez notre communauté de consultants et interviendrez en mission longue durée au sein d'un grand compte, dans un environnement stimulant et innovant. Contexte de mission Vous intégrez une équipe dédiée à l'ingénierie de la plateforme IA d'un grand groupe industriel. Votre rôle est central : mettre en place, exploiter et faire évoluer un environnement robuste pour le déploiement, la surveillance et la gestion des modèles ML en production — de l'expérimentation jusqu'à la mise en service opérationnelle. Vos missions principales

• Maintenir et exploiter la plateforme IA basée sur Kubernetes / OpenShift (OCP) au quotidien
• Appliquer les mises à jour et montées de version des composants de la plateforme
• Déployer et superviser les modèles d'IA en environnement Kubernetes/OCP, en automatisant les processus de déploiement, de mise à l'échelle et de gestion des modèles ML
• Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD à l'aide de Tekton ou Kubeflow (réentraînement, inférence, surveillance continue)
• Diagnostiquer et résoudre les incidents : crashs de pods, allocation de ressources, défaillances de pipelines
• Personnaliser les composants de la plateforme (images de travail, environnements d'exécution) pour intégrer de nouveaux outils et bibliothèques
• Garantir la conformité et la sécurité de l'ensemble des environnements de production

Compétences techniques

• Solide maîtrise de la conteneurisation (Docker) et de l'orchestration (Kubernetes) — une expérience sur OpenShift / OpenShift AI est fortement souhaitée
• Bonne connaissance des pratiques DevOps / MLOps : CI/CD, Infrastructure as Code, GitOps
• Expérience avec les outils MLOps : Kubeflow, Elyra, gestion de LLMs
• Maîtrise des langages de script : Python et Go
• Connaissance de Tekton et Artifactory
• Familiarité avec les principaux frameworks de Machine Learning

Pré-requis

• Formation Bac+5 en informatique, systèmes ou domaine équivalent
• Expérience significative en environnement DevOps/MLOps sur des projets à forte dimension technique
• Anglais professionnel requis (environnement de travail international)
• Disponibilité : dès que possible

Atouts supplémentaires

• Expérience sur OpenShift AI (RHOAI)
• Certifications Kubernetes (CKA, CKAD) ou Red Hat (RHCA, RHCE)
• Appétence pour les sujets IA/ML et les environnements en forte évolution
• Autonomie, rigueur et bon esprit d'équipe