DevOps Senior Engineer

Nous recherchons un DevOps Senior Engineer / Architect pour intervenir chez l’un de nos clients basé à Saint-Ouen, dans le secteur industriel (manufacturing), chez Alstom, dans le cadre d’un projet de déploiement, d’exploitation et d’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle d’entreprise.

Vous interviendrez au sein d’une organisation Corporate AI / Enterprise AI, avec pour objectif de concevoir, déployer et maintenir des infrastructures cloud robustes, sécurisées et évolutives, de garantir la mise en production et la disponibilité des workloads AI / GenAI et d’accompagner les équipes techniques dans l’adoption des bonnes pratiques DevOps, Cloud et DevSecOps.

Vos principales missions seront :

• Concevoir, déployer et maintenir des infrastructures cloud Azure destinées à héberger des solutions d’intelligence artificielle et d’IA générative.
• Assurer le déploiement, l’exploitation et le support en production des workloads AI / GenAI.
• Concevoir et administrer des environnements Kubernetes sur Azure Kubernetes Service (AKS).
• Gérer les opérations avancées sur les clusters AKS : mises à niveau, gestion des nœuds, capacité, performance, sécurité, haute disponibilité et scaling.
• Garantir la disponibilité, la fiabilité, la résilience et la performance des infrastructures hébergeant les applications IA.
• Configurer et sécuriser les services Azure, notamment Managed Identity, RBAC, Key Vault et les composants réseau.
• Mettre en œuvre et optimiser les architectures réseau Kubernetes, les mécanismes d'ingress et la gestion du trafic.
• Déployer et administrer des solutions telles que NGINX Ingress Controller, Istio et/ou Azure Application Gateway Ingress Controller (AGIC).
• Mettre en place des mécanismes d'autoscaling avec KEDA et Horizontal Pod Autoscaler (HPA).
• Concevoir, développer et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab CI/CD ou des outils équivalents.
• Automatiser les processus de déploiement, de configuration et d'exploitation des infrastructures et applications.
• Intégrer les contrôles de sécurité DevSecOps dans les pipelines CI/CD : SAST, DAST, analyse des dépendances et détection des vulnérabilités des conteneurs.
• Mettre en œuvre des solutions d'observabilité et de supervision avec OpenTelemetry, Prometheus, Grafana ou des technologies équivalentes.
• Assurer le monitoring des infrastructures, des applications et des workloads LLM en production.
• Suivre et optimiser les performances, la consommation des ressources et les coûts associés aux workloads AI / GenAI.
• Appliquer les bonnes pratiques FinOps afin d'optimiser les coûts des infrastructures Azure et des solutions GenAI.
• Diagnostiquer et résoudre de manière autonome les incidents complexes en environnement de production.
• Participer à l'amélioration continue des architectures cloud, des processus de déploiement et des pratiques d'exploitation.
• Accompagner les équipes techniques dans l'adoption des pratiques DevOps, DevSecOps et Agile.
• Assurer un rôle de référent technique et transmettre les bonnes pratiques aux équipes.
• Favoriser le partage de connaissances, la documentation technique et la collaboration entre les équipes.

Compétences requises :

• Solide expertise en DevOps, Cloud Engineering et architecture d'infrastructures cloud.
• Expérience confirmée dans le déploiement, l'exploitation et le support en production de workloads AI / GenAI (indispensable).
• Très bonne maîtrise de Microsoft Azure et de ses services d'infrastructure.
• Expertise en sécurité Azure : Managed Identity, RBAC, Key Vault, réseau et gestion des accès.
• Excellente maîtrise de Docker et des environnements conteneurisés.
• Expertise avancée en administration d'Azure Kubernetes Service (AKS).
• Maîtrise des opérations Kubernetes : upgrades, gestion des nœuds, capacité, performance, sécurité, haute disponibilité et autoscaling.
• Bonne connaissance des architectures réseau Kubernetes, des mécanismes d'ingress et de gestion du trafic.
• Expérience avec NGINX Ingress Controller, Istio et/ou AGIC.
• Maîtrise des mécanismes d'autoscaling KEDA et HPA.
• Très bonne maîtrise des pipelines CI/CD avec GitLab CI/CD ou des outils équivalents.
• Bonne maîtrise de Git et des pratiques d'automatisation des déploiements
• Expertise en DevSecOps et intégration des contrôles de sécurité dans les pipelines CI/CD.
• Connaissance des outils et pratiques SAST, DAST, analyse des dépendances et scan de vulnérabilités des conteneurs.
• Expérience en observabilité, monitoring et supervision avec OpenTelemetry, Prometheus, Grafana ou équivalents.
• Capacité à analyser les performances et à optimiser les ressources des workloads LLM.
• Bonne connaissance des pratiques FinOps appliquées aux environnements Azure et GenAI.
• Solide expérience en diagnostic, résolution d'incidents et support de production.
• Bonne compréhension des enjeux de disponibilité, de résilience, de performance et de sécurité des environnements cloud.
• Bonne compréhension des méthodologies Agile et capacité à accompagner des équipes dans leur adoption.
• Capacité à transmettre ses connaissances et à accompagner la montée en compétences des équipes.
• Anglais professionnel indispensable.
• La maîtrise du français constitue un atout.

Profil recherché :

Nous recherchons un DevOps Senior Engineer / Architect expérimenté, disposant de 7 à 12 ans d'expérience en DevOps, Cloud Engineering ou architecture d'infrastructures cloud, avec une expérience opérationnelle significative en environnement de production.

Une expérience concrète dans le déploiement, l'exploitation et le support en production de workloads AI / GenAI est impérative. Une expérience limitée à des POC ou à des phases d'expérimentation ne sera pas suffisante.

Vous possédez une solide expertise des environnements Microsoft Azure, des architectures cloud-native et des technologies de conteneurisation, notamment Docker et Kubernetes.

Vous maîtrisez l'administration avancée des clusters AKS et êtes capable d'intervenir sur l'ensemble de leur cycle de vie : déploiement, mises à niveau, gestion de la capacité, optimisation des performances, sécurité, haute disponibilité et résolution d'incidents.

Vous disposez d'une excellente connaissance des mécanismes réseau Kubernetes, des solutions d'ingress et de gestion du trafic, ainsi que des technologies d'autoscaling telles que KEDA et HPA.

Vous maîtrisez les outils d'intégration et de déploiement continus, notamment GitLab CI/CD, et savez intégrer les bonnes pratiques DevSecOps afin de sécuriser les processus de développement et de mise en production.

Vous possédez une expérience significative dans la mise en place de solutions d'observabilité et de supervision, notamment avec OpenTelemetry, Prometheus et Grafana.

Vous êtes capable d'assurer le suivi des performances et des coûts des workloads LLM, de mettre en œuvre des pratiques FinOps et d'optimiser les ressources cloud dans un contexte d'industrialisation de solutions AI / GenAI.

Vous disposez d'une solide expérience en exploitation de production et savez diagnostiquer et résoudre de manière autonome des incidents techniques complexes.

Une expérience dans un environnement industriel ou au sein d'une grande organisation internationale serait particulièrement appréciée.

Autonome, rigoureux, pédagogue et doté d'un excellent relationnel, vous savez travailler avec des équipes pluridisciplinaires, accompagner des équipes peu familiarisées avec les pratiques Agile et contribuer à leur montée en compétences.

Vous êtes capable de jouer un rôle de référent technique, de partager vos connaissances et de garantir la fiabilité, la sécurité et la performance des infrastructures hébergeant les solutions d'intelligence artificielle.

Localisation : Saint-Ouen (possibilité de télétravail).

Rythme : Possibilité de remote

Début : ASAP

Durée : 3 mois renouvelables

Anglais : Indispensable