DevOps Plateforme GPU

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Industrialise les accélérateurs de calcul GPU, automatise les plateformes GenAI et propulse l'IA souveraine d'un grand groupe international

Au sein d'un grand groupe international, l'équipe spécialisée dans les domaines de la Data et de l'Intelligence Artificielle conçoit, déploie et exploite des plateformes technologiques mutualisées destinées à accompagner la transformation numérique des différentes entités de l'organisation. Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) DevOps / Plateforme GPU & IA pour rejoindre l'équipe dédiée aux services d'IA Générative (GenAI). Ton rôle sera névralgique, hautement innovant et structurant : tu prendras en charge le déploiement, l'industrialisation, la sécurisation et l'exploitation des plateformes d'accélération de calcul (GPU) et des services de modèles IA hébergés dans des environnements souverains et hautement sécurisés.

Ton futur environnement

Tu évolueras au cœur du pôle dédié aux infrastructures et services d'Intelligence Artificielle, en interaction étroite avec les équipes MLOps, les Data Scientists, les architectes sécurité et les responsables produits. Organisé(e) en méthodologie Agile, tu évolueras dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et à très haute disponibilité. C’est le cadre idéal pour manipuler les dernières technologies d'orchestration GPU, automatiser la mise à disposition de modèles d'IA générative et garantir la souveraineté des données au sein d'une organisation mondiale.

Tes missions clés
Industrialisation, Automation & Architecture GPU (Mode BUILD & AGILE)

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• Industrialiser et automatiser le déploiement des plateformes d'accélération de calcul et de serving de modèles IA dans des environnements privés et hybrides sécurisés.

  
  

• Administrer et optimiser l'orchestration des ressources de calcul GPU pour le fine-tuning et l'inférence de modèles LLM / GenAI.

  
  

• Contribuer à l'évolution de l'architecture des solutions déployées et intégrer de nouveaux services managés respectant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance.

  
  

• Automatiser les chaînes de déploiement continu (CI/CD) et développer des scripts d'automatisation (Python, Bash).

  
  

• Participer activement aux cérémonies Agile, au suivi du backlog produit, à la planification et à la définition de la feuille de route (roadmap) des services d'IA.

  
  

• Documenter les offres de services, concevoir les guides de mise en production et réaliser des démonstrations auprès des parties prenantes.

  
  

Maintien en Conditions Opérationnelles & Sécurité (Mode RUN & SÉCURITÉ)

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• Assurer le Maintien en Conditions Opérationnelles et de Sécurité (MCO/MCS) des plateformes d'IA générative en production.

  
  

• Mettre en place et piloter les solutions de supervision, de monitoring et d'observabilité sur l'utilisation des clusters et la consommation GPU.

  
  

• Analyser et résoudre les incidents techniques complexes impactant la disponibilité ou la performance des modèles.

  
  

• Participer aux activités transverses de la squad et aux dispositifs d'astreinte pour garantir une continuité de service irréprochable.

  
  

Ton profil

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• Formation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, Cloud computing ou Big Data / IA.

  
  

• Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 4 à 8 ans en ingénierie DevOps, Cloud ou Administration de Plateformes en production (MCO/MCS), avec une sensibilité affirmée pour les infrastructures IA/ML.

  
  

• Expertise Technique & IA Impérative :
  

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  • Maîtrise des technologies de conteneurisation et d'orchestration (Kubernetes, Docker). Une certification (ex: CKA, CKAD, RedHat OpenShift) constitue un atout majeur.

    
    

  • Connaissance des architectures IA / Machine Learning et idéalement de l'orchestration de ressources de calcul GPU (ex: NVIDIA Kubernetes Device Plugin, KubeFlow, Triton Inference Server).

    
    

  • Solide expérience en déploiement d'infrastructures sur des environnements privés, hybrides et Cloud hautement sécurisés.

    
    

  • Pratique confirmée de l'automatisation, des pipelines CI/CD et du scripting (Python, Bash).

    
    

  • Expérience des outils d'observabilité et de monitoring (Prometheus, Grafana, ELK).

    
    
  
  

• Agilité & Soft Skills :
  

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