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Ingénieur(e) devops / software engineer senior — plateforme edge ai (h/f)

Kaizen Solutions
Ingenieur devops
De 50 000 € à 65 000 € par an
Publiée le Il y a 14 h
Description de l'offre

Vous rejoindrez l'équipe AI Platform d'un grand groupe industriel international, au sein de son hub dédié à l'intelligence artificielle. Cette équipe conçoit et opère la plateforme IA de référence du groupe, utilisée par l'ensemble de ses Data Scientists et Data Engineers, et couvrant tout le cycle de vie des développements IA — de l'exploration au déploiement en production. Dans le cadre du développement de la prochaine version de cette plateforme, vous renforcerez l'équipe en charge de sa composante Edge AI : des produits, services et architectures de référence permettant de développer, déployer et superviser des solutions d'IA (Machine Learning, Computer Vision, Agentic AI) du Cloud vers l'Edge. Vos missions - Concevoir et développer des services Cloud (Azure) et Edge (Linux/Docker) : systèmes distribués orchestrés sur plusieurs serveurs. - Contribuer au développement du runtime Edge AI, intégrant des fonctions de Machine Learning, Computer Vision, Agentic AI et de gestion des modèles. - Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD (GitHub Actions), le packaging et l'automatisation des déploiements (Docker, Kubernetes/K3s, Helm). - Garantir la qualité logicielle : conception, code, tests, documentation. - Participer activement aux rituels agiles : estimation de charge, démonstrations de sprint, amélioration continue. Le profil que nous recherchons Compétences indispensables : - Solide expérience en développement d'applications Python (qualité produit : structuration, tests, packaging). - Expérience confirmée sur Azure Cloud : services applicatifs, déploiement, supervision, sécurité. - Pratique DevOps/DevSecOps éprouvée : CI/CD (GitHub Actions), Docker, Kubernetes/Helm. - Bonne maîtrise de Linux et des problématiques temps réel (latence, pipelines de traitement). - Expérience des architectures microservices, distribuées et conteneurisées (Docker, Kubernetes/K3s). - Pratique des méthodologies agiles (Scrum ou SAFe). - Anglais professionnel (écrit et oral) — environnement de travail international. Atouts complémentaires : - Appétence pour les pratiques d'AI native engineering. - Connaissance d'autres langages : C, C++ ou Rust. - Expérience IoT / edge computing, architectures IA sur GPU. - Notions de Machine Learning, Computer Vision ou Agentic AI.

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