Descriptif du poste:\n\nEn tant qu'Ingénieur DevOps, vous aurez un rôle clé dans la construction et l'évolution d'une plateforme basée sur Kubernetes, facilitant le déploiement d'applications et de modèles d'intelligence artificielle sur des GPU. Vous travaillerez au sein d'une petite équipe technique et serez amené(e) à collaborer régulièrement avec des interlocuteurs techniques et des utilisateurs avancés.\nResponsabilités principales\nParticiper au développement et à l'amélioration continue d'une solution Kubernetes managée.Déployer et opérer des modèles d'IA sur une infrastructure Kubernetes GPU.Concevoir des services backend et produire une documentation technique claire.Traduire des documents techniques en tâches concrètes avec estimations.Piloter des projets de manière autonome.Mener des expérimentations pour améliorer l'expérience utilisateur et l'adoption du produit.Explorer et intégrer de nouveaux outils et pratiques innovants.Gérer des systèmes distribués complexes en production.Interagir avec des clients pour bien comprendre leurs besoins techniques.Contribuer aux discussions d'architecture et aux processus de design.Diagnostiquer et résoudre les incidents techniques en production.Participer à l'élaboration de stratégies de sécurité pour protéger nos environnements.Garantir la disponibilité et la performance des infrastructures de cloud computing.\nCe que nous offrons\nDes projets passionnants autour des technologies IA et GPU.Un environnement stimulant dans une petite équipe agile, avec de réelles opportunités de progression professionnelle.La possibilité de contribuer à un projet à taille humaine avec un impact direct sur les utilisateurs.\nDeux jours de TT.\n\nProfil recherché:\n\nCompétences techniques essentielles\nExpérience avec des systèmes distribués complexes.Maîtrise de Kubernetes et Docker.Compétences avérées en déploiement, maintenance et exploitation de code en production, avec au moins 3 ans d'expérience pratique sur Kubernetes requis.Expérience dans l'exploitation de clusters Kubernetes à grande échelle.Compétences en développement d'API et interaction avec des bases de données (ex. MySQL).Solide compréhension des architectures microservices.Expertise en scripting : Python, Bash/Shell, YAML.Maîtrise des outils de supervision et métriques (ex. GitLab, Prometheus, Grafana).\nAtouts appréciés\nExpérience dans l'intégration de solutions IA dans des environnements Kubernetes.Compétences avancées en CI/CD (assurance qualité et automatisation).Capacité à produire du contenu technique pour une communauté de développeurs.Connaissance de systèmes d'ordonnancement GPU comme SLURM.