Ingénieur Senior MLOps

Secteur : Défense / Gouvernement - Cloud privé, IA & MLOps Type de contrat : CDI ## Contexte du poste Dans le cadre du déploiement d'une infrastructure cloud privé managé avec services GPU-as-a-Service, l'Ingénieur Senior MLOps aura la responsabilité de concevoir, industrialiser et opérer les plateformes MLOps jusqu'en production pour des clients du secteur de la défense, soumis aux niveaux de sécurité les plus élevés.? ## Missions principales * Concevoir et mettre en oeuvre des architectures MLOps sécurisées, évolutives et hautement disponibles (Kubernetes / OpenShift, pipelines MLOps de bout en bout).? * Administrer et optimiser des clusters Kubernetes (500+ noeuds) et l'infrastructure de stockage associée pour des workloads IA/data intensifs.? * Gérer une plateforme GPU-as-a-Service pour les charges IA/ML (NVIDIA A100/H100), incluant la planification et l'allocation des ressources.? * Mettre en place, maintenir et faire évoluer les pipelines MLOps (MLflow, Kubeflow Pipelines, Airflow, Prefect, Dagster, ZenML, ClearML, etc.).? * Intégrer et sécuriser les systèmes d'authentification (Keycloak SSO, LDAP/AD) dans des environnements multi-tenants.? * Assurer le respect des standards ANSSI et des politiques de sécurité Défense, en lien avec les équipes sécurité.? * Implémenter la CI/CD et l'IaC (GitLab CI/CD, automatisation) pour l'ensemble de la plateforme.? * Participer à la supervision et à l'observabilité (Prometheus, Grafana, service mesh type Istio/Linkerd).? * Collaborer avec les architectes et équipes projet pour cadrer les besoins, définir les livrables et tenir les engagements.? * Participer à une rotation d'astreinte 24/7 sur l'infrastructure critique.?## Profil recherché * 6 à 10 ans d'expérience en infrastructure cloud et DevOps, dont au moins 3 ans en MLOps.? * Minimum 4 ans d'expérience en production sur Kubernetes / Red Hat OpenShift.? * Expérience confirmée en gestion de clusters GPU et de charges IA/ML à l'échelle.? * Solide pratique des solutions de stockage persistant pour conteneurs (ex. Dell PowerScale) et des bases de données PostgreSQL avec extensions IA (pgvector, Pinecone).? * Maîtrise des frameworks et outils MLOps : TensorFlow, PyTorch, DVC, MLflow, Airflow, Kubeflow Pipelines, Prefect, Dagster, ZenML, ClearML, Mistral AI, Red Hat Open AI.? * Très bonne connaissance des pratiques DevOps : GitLab CI/CD, automatisation, IaC.? * Expérience dans des environnements gouvernementaux, défense ou industries fortement réglementées appréciée.? ## Compétences et qualités * Solide compréhension des systèmes distribués et de l'architecture cloud.? * Forte culture sécurité, en particulier sur les exigences de type défense (ANSSI, habilitations).? * Excellentes capacités d'analyse, de diagnostic et de résolution d'incidents complexes.? * Aisance en communication avec des interlocuteurs techniques et non techniques, capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire et à encadrer techniquement 3 à 8 personnes.? * Goût pour l'innovation et capacité à apprendre rapidement de nouveaux outils et technologies IA/MLOps.? ## Diplômes, certifications et langues * Bac +3 minimum en informatique, ingénierie ou discipline technique équivalente ; Bac +5 apprécié.? * Au moins 2 certifications parmi : CKA ou équivalent, certifications cloud (AWS/Azure/GCP), GitLab DevOps, certifications NVIDIA GPU, certifications sécurité (CISSP, CISM ou équivalent).? * Français natif ou C2 (prérequis pour l'habilitation).? * Anglais B2 minimum, à l'écrit comme à l'oral, pour la documentation et les échanges avec les éditeurs/fournisseurs.? ## Contraintes sécurité et légales * Citoyenneté UE obligatoire.? * Habilitation \"Confidentiel Défense C3\" active ou éligibilité à l'obtenir sous 6 mois.? * Casier et contrôle de sécurité sans objection, absence de risques d'influence étrangère.? * Résidence en France métropolitaine et disponibilité pour se rendre régulièrement sur des sites sécurisés.