Habilitation obligatoire Les missions attendues par l' Ingénieur DEVOPS - Openshift - MLOps H/F : La mission consiste à établir, exploiter et améliorer une plateforme AI/MLOps basée sur Kubernetes / OpenShift pour supporter le cycle de vie complet des modèles ML, depuis l'expérimentation jusqu?au déploiement opérationnel. Objectifs principaux (non exhaustif) : Garantir la fiabilité, la scalabilité et la sécurité de la plateforme AI. Fluidifier le passage ML ? production, en automatisant au maximum les étapes. Compétences techniques essentielles : Expertise containers Docker, orchestration Kubernetes, avec forte pratique OpenShift. Compétence DevOps : CI/CD, IaC, GitOps. Maîtrise de solutions MLOps : Kubeflow, Elyra, environnements LLM. Connaissances avancées sur les pipelines : Tekton, modèles de déploiement, Artifactory. Compétences en scripting : Python, Go. Connaissance des frameworks de Machine Learning Soft skills & exigences : Autonomie sur un environnement complexe. Capacité à intervenir sur une plateforme AI en production. Aptitude au troubleshooting multi-couches (pods, ressources, pipelines). Rigueur, sécurité et conformité dans les environnements sensibles Maintenance & Opérations Exploitation quotidienne d?une plateforme AI basée sur kube/OCP. Application des mises à jour, correctifs et évolutions des composants plateforme. Déploiement & Supervision Déploiement des modèles ML dans l?environnement OCP. Automatisation des tâches de scaling, monitoring et gestion du cycle de vie. CI/CD & Pipelines Conception, construction et maintenance de pipelines CI/CD avec Tekton ou Kubeflow. Gestion des workflows d?entraînement, réentraînement et inference. Support & Troubleshooting Diagnostic des crashes pods, problèmes de ressources, échecs pipelines. Résolution des incidents liés à la production de modèles. Customisation & Sécurité Rebuild et customisation de composants plateforme (workbenches, runtimes). Garantie de la conformité & sécurité sur l?ensemble des environnements. Teletravail : 2j/5