Devops - ingénieur informatique plateforme IA (IT)

Mission Mettre en place, exploiter et améliorer un environnement robuste et évolutif pour le déploiement, la supervision et la gestion de modèles de Machine Learning (ML) en production. L?objectif est de garantir l?efficacité, la fiabilité et la sécurité de l?ensemble du cycle de vie des modèles ? de l?expérimentation à la mise en production. Responsabilités principalesMaintenance et exploitation de la plateforme Assurer le support quotidien d?une plateforme IA basée sur Kubernetes/OpenShift. Appliquer les évolutions et mises à jour de la plateforme et de ses composants afin de garantir un fonctionnement fluide. Déploiement et supervision Déployer et superviser les modèles IA dans un environnement Kubernetes/OpenShift. Automatiser les processus de déploiement, de mise à l?échelle et de gestion des modèles ML. Gestion des pipelines CI/CD Concevoir, construire et maintenir des pipelines automatisés avec Tekton ou Kubeflow pour des flux critiques tels que le réentraînement et l?inférence des modèles. Mettre en ?uvre des solutions de CI/CD et de supervision continue. Support technique et résolution d?incidents Diagnostiquer et résoudre les problèmes liés aux plantages de pods, à l?allocation des ressources et aux défaillances de pipelines. Personnalisation et sécurité Personnaliser et reconstruire les composants de la plateforme (workbench, images d?exécution) afin d?intégrer de nouveaux outils et bibliothèques. Garantir la conformité et la sécurité des environnements de production. Profil candidat: Compétences et qualifications requisesSolide expertise en conteneurisation (Docker) et en orchestration (Kubernetes ; expérience OpenShift appréciée). Maîtrise des principes et bonnes pratiques DevOps : CI/CD, Infrastructure as Code, GitOps. Connaissance des outils MLOps tels que Kubeflow, Elyra et les modèles de langage (LLM). Compétences en programmation, notamment en Python. Familiarité avec différents frameworks de Machine Learning.