Dans un contexte de forte croissance de nos activités Data & IA, nous recrutons des profils MLOps/DevOps Cloud expérimentés pour renforcer nos équipes d'ingénierie Missions Principales Industrialisation & CI/CD Concevoir, déployer et maintenir des pipelines CI/CD robustes (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD) Automatiser les processus de build, test, déploiement et rollback Mettre en place des pratiques GitOps et assurer la cohérence des environnements Infrastructure Cloud & Kubernetes Administrer et optimiser des clusters Kubernetes (EKS, AKS, GKE) en production Gérer l'infrastructure as code avec Terraform, Pulumi ou Ansible Concevoir des architectures Cloud multi-cloud ou hybrides (AWS, Azure, GCP) Optimiser les coûts Cloud (FinOps) et garantir la haute disponibilité MLOps & Cycle de vie des modèles IA Déployer et opérationnaliser des modèles de Machine Learning en production Mettre en place des plateformes MLOps : MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Azure ML Gérer le versioning des modèles, la détection de drift et le monitoring des performances Collaborer avec les équipes Data Science pour créer des pipelines ML reproductibles Implémenter des solutions de feature store et de model registry Observabilité & Fiabilité Mettre en place des stacks de monitoring : Prometheus, Grafana, Datadog, ELK/OpenSearch Définir et suivre les SLO/SLI/SLA des services de production Pratiquer le SRE (Site Reliability Engineering) et gérer les incidents Sécurité & Conformité Intégrer les pratiques DevSecOps dans les pipelines (SAST, DAST, scanning d'images) Gérer les secrets et credentials (HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager) Veiller à la conformité RGPD et ISO 27001 des environnements de données Compétences Techniques Indispensables Maîtrise de Kubernetes en production (administration, troubleshooting, optimisation) Très bonne maîtrise de Python et des outils d'automatisation Shell/Bash Expérience avec les outils CI/CD et GitOps Infrastructure as Code (Terraform ou équivalent) Expérience en déploiement et monitoring de modèles ML en production Qualités Personnelles Autonomie et rigueur dans la gestion des environnements de production Esprit d'équipe et communication fluide avec les équipes Data Science et Développement Culture DevOps / SRE : ownership, automatisation, amélioration continue Capacité à rédiger une documentation technique claire Veille technologique active sur l'écosystème Cloud & IA Langues Français courant (B2 minimum) - obligatoire pour ce poste Anglais technique (lecture de documentation, échanges) - requis Poste ouvert aux personnes en situation de handicap : conformément à notre politique d'inclusion et d'égalité des chances, ce poste est ouvert aux candidatures de personnes en situation de handicap