Ingénieur DevOps

Job Title Ingénieur DevOps - Coordination Projet MLOps H/F Poste basé à Saint‑Denis (93), Référence de l’offre: 55851 Company GRDF, filiale indépendante d’ENGIE, principal gestionnaire de réseau qui distribue le gaz à plus de 11 millions de clients. Job Overview Vous êtes motivé(e) pour mettre vos compétences au service d’un acteur majeur de la transition énergétique, expert et distributeur du gaz, et participer à l’avenir de la distribution du gaz (compteur communicant, technologies du réseau intelligent, développement du biogaz et du GNV, …). Role Summary Au sein du Service Gaz, GRDF recrute un Ingénieur DevOps - Coordination Projet MLOps qui intervient dans l’équipe IA Ops du pôle IA Fabric sur trois volets complémentaires : coordination & pilotage de projets, spécification technique & architecture, accompagnement IA Lab & montée en compétence. Key Responsibilities Coordonner les acteurs SI (ingénierie, sécurité) et Data Scientists pour industrialiser les modèles ML. Piloter les déploiements en production en orchestrant les différentes équipes. Animer les comités de suivi et présenter l’avancement aux sponsors projets. Gérer le backlog et les priorités en méthodologie Agile. Produire la documentation projet (technique, recettes, performances) et les reportings d’avancement. Faciliter la communication entre équipes techniques et sponsors non‑techniques. Définir les besoins d’infrastructure (GPU, architecture Kubernetes, …) et spécifier les architectures de déploiement. Participer aux développements de scripts de monitoring des traitements et des modèles d’IA. Déployer des environnements et du code packagé sur la partie Data Science / IA. Suivre la mise en place de pipelines d’intégration et de déploiement continu pour les modèles ML. Former les Data Scientists aux bonnes pratiques de production (MLOps by design, versioning, traçabilité). Faciliter l’industrialisation de leurs modèles (packaging, containerisation, déploiement). Monter progressivement en compétence sur le Machine Learning. Traduire les besoins métier/ML en spécifications techniques compréhensibles par les équipes SI. Créer et maintenir la documentation technique et pédagogique. Animation d’ateliers et sessions de partage de connaissances. Required Qualifications Diplôme d’école d’ingénieur ou universitaire avec une forte composante en informatique et/ou mathématiques appliquées. Expérience d’environ 3 à 4 ans sur des projets techniques, idéalement dans l’écosystème Data/IA. Expérience confirmée de coordination multi‑acteurs SI. Animation de comités et présentation à différents niveaux (technique et management). Expérience CAB/gestion des changements ou équivalent (un plus). Rédaction de spécifications techniques et cahiers des charges. Technical Skills Maîtrise Docker, expérience confirmée de Kubernetes en production (déploiements, scaling, monitoring, troubleshooting). Connaissance pratique des technologies d’infrastructure as code (Terraform, Ansible). Connaissances solides des standards de code de l’industrie (Git, CI/CD, tests automatisés). Capacité à les appliquer. À l’aise avec Linux, idéalement RHEL et bonnes pratiques associées. Appétence pour l’écosystème Data Science / IA et compréhension des contraintes d’industrialisation des modèles ML (un plus). Python (lecture de code, scripting, debug basique). Git (workflow, branches, merge requests). Compréhension des enjeux sécurité, réseau, base de données. Connaissance des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.) et de Dataiku. Additional Competencies Communication claire et structurée (orale et écrite) – capacité à vulgariser. Affirmation et leadership technique – capacité à s’imposer avec bienveillance. Pédagogie – capacité à former et accompagner. Organisation et rigueur – gestion de plusieurs projets en parallèle. Aisance relationnelle – profils variés (DS, ingénieurs, managers, sponsors). Autonomie et proactivité – force de proposition. Motivation & Curiosity Curiosité forte pour l’IA/Machine Learning. Motivation réelle pour apprendre et monter en compétence. Démarches personnelles d’apprentissage (MOOCs, lectures, projets) – un plus. Benefits & Work Conditions Lieu : 17 Rue des Bretons, 93200 Saint‑Denis. Salle de sport. Environnement dynamique, locaux agréables. CET – Compte Épargne Temps. Équilibre vie professionnelle / vie personnelle. Jusqu’à 10 jours/mois de télétravail. Diversity & Inclusion En tant que salarié(e) de GRDF, vous serez engagé(e) à nos côtés et au quotidien dans des actions en faveur de l’égalité des chances et de la diversité des profils, reconnues par le Label Diversité. L’emploi est régi par l’obligation de protection des informations commercialement sensibles, par le respect de l’objectivité, de la transparence et de la non‑discrimination à l’égard de l’ensemble des utilisateurs du réseau de distribution. Company Details Business Unit: GBU Networks Division: Entité légale: GRDF Type de contrat: CDI Type d’emploi: Temps Plein Expérience professionnelle: Qualifié ( >3 expérience