DevOps Engineer - OpenShift - AI Platform Engineering

DevOps Engineer – OpenShift & AI Platform Engineering (H/F)

Entreprise: Step Up
Type de contrat: CDI
Localisation: Marignane (13)
Salaire: 50 000 – 55 000 €/an
Niveau d’études: Bac +5
Référence: 2506323

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Contexte de la mission

Ce poste vise à concevoir, déployer et maintenir une plateforme AI robuste et scalable, spécialisée dans :

• Le déploiement en production de modèles Machine Learning
• Le monitoring et la supervision continue
• L’optimisation du cycle de vie des modèles (expérimentation → entraînement → déploiement → amélioration)

L’objectif est d’assurer la sécurité, la performance et la scalabilité de l’ensemble du pipeline ML.

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Vos missions principales

1. Maintenance & Opérations de la plateforme

• Exploitation quotidienne d’une infrastructure AI basée sur Kubernetes / OpenShift
• Application des mises à jour techniques et évolutions
• Garantie de la disponibilité, performance et sécurité de la plateforme

2. Déploiement & Supervision des modèles ML

• Déploiement et supervision de modèles ML dans un environnement Kubernetes / OpenShift Container Platform (OCP)
• Automatisation du scaling et gestion dynamique des workloads

3. CI/CD & MLOps

• Conception et mise en œuvre de pipelines CI/CD (Tekton, Kubeflow)
• Automatisation des workflows :
• Retraining des modèles
• Inference (inférence)
• Monitoring en temps réel
• Implémentation de pratiques GitOps et Infrastructure as Code (IaC)

4. Support & Résolution d’incidents

• Diagnostic et résolution d’anomalies :
• Crashes de pods
• Allocations de ressources inefficaces
• Échecs de pipelines CI/CD

5. Customisation & Sécurité

• Customisation et rebuild d’images runtime et workbenches
• Intégration de nouveaux outils et librairies pour enrichir la plateforme
• Assurance de la conformité et sécurité des environnements de production

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Profil recherché (non détaillé ici, mais implicite dans les missions) :

• Expertise DevOps / MLOps avec une forte maîtrise de Kubernetes / OpenShift
• Connaissance approfondie des pipelines ML et des outils comme Tekton, Kubeflow, GitOps
• Expérience en automatisation, CI/CD et IaC
• Sens aigu de la sécurité et de la scalabilité des infrastructures cloud.