SRE / Devops AI (H/F) - CDI

Notre client est un acteur de référence du cloud souverain, qui conçoit, déploie et opère des infrastructures critiques pour des entreprises et des acteurs publics aux exigences élevées en matière de sécurité, de disponibilité et de conformité. Ils construisent et font évoluer des plateformes cloud de confiance, hautement disponibles et certifiées, dans des environnements sensibles où la robustesse, la résilience et la maîtrise technologique ne sont pas négociables. L’entreprise s’appuie sur une forte culture d’ingénierie, une approche produit assumée et une vision long terme de la souveraineté numérique.

Il souhaite renforcer ses équipes techniques avec un profil hybride, à la croisée du Site Reliability Engineering, du Cloud / DevOps et de l’IA appliquée aux environnements de production.

L’entreprise opère des plateformes et services techniques critiques, dans un environnement exigeant en matière de disponibilité, de sécurité, de qualité de service et d’industrialisation.

Dans ce contexte, l’objectif est d’accélérer l’intégration de l’IA dans les processus techniques : automatisation de tâches, amélioration des pipelines, outillage interne, revue ou analyse automatisée, mise à disposition de modèles, optimisation de workflows et fiabilisation des pratiques autour de l’IA.

Le besoin porte donc sur un profil capable de faire le pont entre deux mondes :
d’un côté, les exigences très concrètes de la production ; de l’autre, les opportunités offertes par l’IA pour automatiser, industrialiser et améliorer certains processus techniques.

Enjeux du poste

L’équipe actuelle est très proche des environnements de production et naturellement prudente face aux changements susceptibles de générer des incidents. L’introduction de l’IA peut générer des réserves, notamment parce qu’elle peut sembler moins maîtrisable ou moins déterministe qu’une approche programmatique classique.

L’objectif est donc d’intégrer un profil senior, crédible techniquement, capable de comprendre ces contraintes de production tout en apportant une vraie expertise sur les usages IA.

Ce profil devra aider à structurer les pratiques, identifier les bons cas d’usage, sécuriser leur mise en œuvre et accompagner les équipes dans une adoption pragmatique de l’IA.

Missions principales

SRE / Production

• Contribuer à la fiabilité, la disponibilité et la performance des plateformes et services opérés.

• Participer au maintien en condition opérationnelle des environnements de production.

• Améliorer les pratiques d’observabilité, de supervision, d’alerting, de gestion des logs et de résilience.

• Automatiser les opérations récurrentes et réduire les interventions manuelles.

• Participer à l’analyse, au diagnostic et à la résolution d’incidents.

• Contribuer à l’amélioration continue des pratiques SRE : fiabilité, run, incident management, post-mortems, documentation, industrialisation.

• Travailler en lien avec les équipes infrastructure, cloud, sécurité, exploitation et développement.

Cloud / DevOps / Platform Engineering

• Faire évoluer les plateformes techniques et les socles cloud.

• Contribuer à l’industrialisation des déploiements via des pratiques Infrastructure as Code et CI/CD.

• Participer à la conception et à l’amélioration des pipelines techniques.

• Être en support des équipes applicatives pour faciliter l’adoption des plateformes, outils et services mis à disposition.

• Proposer des évolutions techniques permettant d’améliorer la qualité, la sécurité, la disponibilité et l’efficacité opérationnelle.

• Contribuer à l’optimisation des usages et des consommations d’infrastructure.

IA appliquée à la production

• Identifier les cas d’usage pertinents où l’IA peut améliorer ou remplacer certaines tâches programmatiques classiques.

• Contribuer à l’intégration de briques IA dans les processus techniques : analyse de code, revue automatisée, détection d’anomalies, optimisation de workflows, assistance aux opérations, documentation ou support aux équipes.

• Participer à la mise à disposition, l’exploitation ou l’industrialisation de modèles IA.

• Aider à définir les bonnes pratiques d’usage de l’IA dans un contexte de production critique.

• Évaluer les risques liés à l’introduction de l’IA dans des processus techniques sensibles : fiabilité, sécurité, supervision, rollback, auditabilité, contrôle humain.

• Accompagner les équipes SRE / production dans l’adoption progressive de l’IA, avec pédagogie et pragmatisme.