ingénieur informatique devops - OPS Data & IA (IT)

Contexte

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.

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

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

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
• Cert‑manager

Langages & Systèmes

• Python
• Golang
• Bash
• GNU/Linux

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

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