Ingénieur MLOps / DevOps Cloud (H/F) VPEX IT

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