Contexte de la missionL?équipe DataOps / DataLab, au sein de la division AI & Innovation, accompagne la mise en place et l?évolution des plateformes et services Data Science & IA du Groupe.
Une équipe de 20 experts répartis en 5 pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services.
Plus de 15 plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud & On-Premise), utilisées par plus de 600 Data Scientists.
Déploiement d?infrastructures et de services d?IA générative à l?échelle du Groupe.
Un GPU Grid On-Premise utilisé pour le training et l?inférence.
Adoption des meilleures pratiques : DevSecOps, GitOps, MLOps, LLMOps.
Forte culture de l?automatisation (APIs, Kubernetes, OpenShift, infrastructures et produits).
Missions principalesConception & automatisation : développer et maintenir les chaînes d?automatisation pour le déploiement, le pilotage et la supervision des produits :
Infrastructure as Code.
Cloud Native (Kubernetes).
Release as Code.
DevSecOps, GitOps, observabilité.
Maintien en conditions opérationnelles (MCO) : assurer la supervision et la fiabilisation des plateformes Data Science en production.
Cycle de vie des plateformes : participer aux déploiements, releases, migrations et évolutions des environnements Data Science.
Pratiques d?ingénierie : contribuer à la mise en place et au renforcement des standards DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps.
Environnement techniqueContainerisation & orchestration : Docker, Kubernetes, OpenShift, Cloud, Bare Metal.
Programmation : Python.
Automatisation & scripting : Shell scripting.
High Performance & GPU Computing.
CI/CD & DevSecOps / GitOps : Hashicorp Vault, GitLab, GitLab-CI, Kaniko, Keycloak, Ansible, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow.
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