🧩 Contexte de mission
Au sein des équipes ML Platform et ML Lab, la mission vise à améliorer la productivité des chercheurs en machine learning (ML) via le développement de bibliothèques, services et bonnes pratiques, tout en assurant la robustesse des environnements de production ML à grande échelle. L’équipe ML Lab, orientée recherche académique, nécessite des outils et infrastructures dédiés, indépendants de l’infrastructure CFM, pour accéder aux ressources open-source et collaborer avec des partenaires externes.
🛠 Missions principales et rôle
En tant que DevOps Engineer Senior ML Platform, vous serez responsable de :
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Configuration du cloud Lambda pour fournir un accès GPU au ML Lab.
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Mise en œuvre de fonctionnalités FinOps et protections minimales contre les erreurs critiques.
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Optimisation des images Docker pour accélérer les démarrages à froid.
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Implémentation et maintenance de systèmes de monitoring pour l’entraînement des modèles.
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Participation ponctuelle aux projets ML Platform sur AWS, incluant CI/CD et outils pour l’ensemble des chercheurs CFM.
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Promotion et mise en œuvre des processus d’automatisation.
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Renforcement des protocoles de sécurité, incluant évaluation des vulnérabilités et gestion des risques.
🎯 Objectifs et livrables
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Environnements cloud configurés pour la recherche ML avec GPU et sécurité minimale.
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Images Docker optimisées et pipelines CI/CD robustes.
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Monitoring fiable des entraînements ML avec alertes pertinentes.
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Processus d’automatisation documentés et appliqués.
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Amélioration de la sécurité via audits et mesures correctives.
📚 Compétences requises
Techniques (obligatoires)
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Terraform et AWS (provisioning, infrastructure as code).
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CI/CD (GitLab CI, Jenkins) et automatisation.
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Docker et gestion d’images à grande échelle.
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Systèmes UNIX/Linux et administration.
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Mise en place et suivi de systèmes de monitoring.
Soft skills
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Capacité à défendre des opinions techniques de manière constructive.
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Savoir s’adapter et accepter des décisions tout en restant engagé.
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Orientation utilisateur et vision long terme pour les solutions.
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Motivation et engagement envers le partage de compétences et la productivité collective.
Techniques (appréciées / nice to have)
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Expérience liée au ML ou environnements de calcul haute performance.
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Expérience avec Lambda et environnements on-premise.
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Connaissance de Slurm appréciée.
👤 Profil recherché
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Formation : Bac+5 en informatique, génie logiciel ou équivalent.
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Expérience : Minimum 3-5 ans en DevOps, idéalement dans un environnement ML ou recherche scientifique.
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Qualités personnelles : rigueur, autonomie, esprit d’analyse, capacité à travailler en équipe multiculturelle et distribuée.
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Langues : anglais professionnel courant (écrit et oral) pour documentation et échanges avec équipes internationales.
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Atouts : curiosité pour les technologies ML, capacité à proposer des solutions innovantes et à partager les bonnes pratiques DevOps.