Notre client, un acteur du secteur de l'assurance et l'Intelligence Artificielle , recherche un Ingénieur MLOps &DevOps (Kubernetes & Ray Expert) (H/F) pour construire l?infrastructure de nouvelle génération pour des systèmes intelligents et distribués ? conçue pour gérer des flux de travail complexes, des agents d?IA et des charges de travail intensives en données à grande échelle. Nous recherchons un ingénieur MLOps, DevOps et logiciel alliant de solides compétences en développement logiciel à une expertise approfondie en Kubernetes et Ray. Si vous êtes passionné par l?expérience développeur, l?excellence opérationnelle et l?orchestration à grande échelle, nous voulons vous rencontrer. Vos missions : \- Diriger la conception, le déploiement et la mise à l?échelle de la plateforme d?exécution distribuée, qui alimente le traitement de documents en temps réel, les pipelines d?IA et les microservices. \- Écrire du code de production, construire des systèmes CI/CD, provisionner des clusters cloud-native et collaborer directement avec les ingénieurs et chercheurs en IA pour faire de l?infrastructure un véritable produit, et non simplement une fonction de support. \- Concevoir, déployer et maintenir une infrastructure basée sur Kubernetes (AKS, EKS, GKE ou autogérée). \- Développer, surveiller et optimiser des clusters Ray pour des charges distribuées à grande échelle et de longue durée. \- Créer des outils et services pour prendre en charge des workflows évolutifs et l?orchestration de tâches en temps réel. \- Automatiser le provisionnement d?infrastructure avec Terraform, Helm et des pipelines CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps, etc.). \- Écrire du code Python et Bash de niveau production pour la gestion du cycle de vie des clusters, la soumission de jobs, l?observabilité et le débogage. \- Assurer la supervision et la mise en place d?alertes pour la santé du système, la latence et le débit (Prometheus, Grafana, Logfire, OpenTelemetry). \- Collaborer étroitement avec les ingénieurs backend, les équipes ML et les architectes de plateforme pour fournir des services fiables et évolutifs. Atouts \- Expérience avec le CI/CD, l?infrastructure-as-code (Terraform, Helm) et les workflows conteneurisés (Docker). \- Expérience dans le débogage et la mise à l?échelle d?applications à forte concurrence et gourmandes en ressources. \- Maîtrise des plateformes cloud, en particulier Azure (réseau et identité de charge de travail). \- Aisance dans un environnement dynamique de type start-up, avec un fort degré d?autonomie. \- Connaissance des frameworks de calcul distribué. \- Familiarité avec les stacks d?observabilité (Grafana, Tempo, Loki, OpenTelemetry). \- Expérience en MLOps, pipelines de streaming ou orchestration d?agents IA. \- Contributions à des projets open source liés à DevOps, Kubernetes ou Ray.