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Publié il y a 3 jours

Ingénieur Devops Plateforme GPU confirmé à senior sur saint Quentin en Yvelines

Entreprise
Localisation
Yvelines, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Top profil

Salaire du marché

Médiane du marché
575€/j
Estimation
540€/jfourchette habituelle625€/j

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 54 offres pour ce poste (Top profil, Île-de-France), le marché se situe autour de 575€/j (540€/j–625€/j).

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Description du poste

Au sein du domaine Data & IA, vous rejoindrez une équipe dédiée aux plateformes GenAI et participerez au déploiement, à l’industrialisation et à l’exploitation d’une plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise.

L’objectif est de mettre à disposition des entités du groupe des solutions IA agentiques, souveraines, sécurisées et hautement disponibles.

Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de la plateforme, de sa conception jusqu'à son maintien en conditions opérationnelles en production.

Vos missions
  • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes IA dans des environnements On-Premise sécurisés.

  • Contribuer à l’évolution de l’architecture de la plateforme.

  • Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance.

  • Documenter les offres et services et accompagner leur mise en production.

  • Réaliser des présentations et démonstrations des solutions développées.

  • Assurer le MCO/MCS des plateformes IA en production.

  • Participer à la résolution des incidents et au maintien de la disponibilité et de la sécurité des plateformes.

  • Collaborer au sein d'une équipe Agile / Dev Team.

  • Participer aux daily meetings, ateliers de co-construction et rituels de la squad.

  • Prendre en charge les éléments de backlog définis avec la Product Owner.

  • Contribuer à la roadmap de la plateforme.

  • Participer aux astreintes techniques du pôle.

Compétences techniques recherchées

GPU / IA / MLOps
  • Expérience avec des plateformes ou infrastructures GPU.

  • Connaissance de solutions d’orchestration GPU : , Slurm, Volcano, ClearML, KAI Scheduler, etc.

  • Bonne compréhension des architectures IA / Machine Learning.

  • Connaissance de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow, Transformers.

  • Expérience MLOps / AI Platform / ML Platform appréciée.

  • Une expérience GenAI / LLM constitue un plus.

Kubernetes / Conteneurisation
  • Kubernetes / OpenShift.

  • Docker.

  • Expérience significative en environnement de production.

  • Une certification CKA / CKAD ou OpenShift constitue un plus.

Infrastructure
  • Expérience en environnement On-Premise.

  • Infrastructure distribuée, sécurisée et hautement disponible.

  • Connaissances Cloud : AWS, GCP, Azure, Scaleway, etc.

DevOps / Automatisation
  • GitLab CI/CD.

  • Jenkins.

  • Infrastructure as Code / automatisation.

  • Python et Bash.

  • Go constitue un plus.

  • Kestra constitue un plus.

Supervision / Observabilité
  • Prometheus.

  • Grafana.

  • ELK Stack.

  • Dynatrace.

Outils / Méthodologies
  • Jira / Wiki / outils Atlassian.

  • Méthodes Agiles.

  • Expérience du fonctionnement en équipe produit / plateforme.

Exigences du poste

Stack technique :

CI/CDGPUKubernetesMaintien en condition opérationnelle (MCO)MLOps

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

EterniTech est un cabinet de conseil et d'expertise spécialisé dans la transformation digitale, dédié à accompagner les entreprises dans leur quête d'innovation et d'agilité. Nous nous engageons à vous aider à relever vos défis en harmonisant vos processus, vos technologies et vos équipes, afin de favoriser une croissance durable et pérenne. Nous vous accompagnons tout au long du cycle de vie de vos projets, depuis le conseil stratégique initial jusqu'à la mise en œuvre complète des solutions. Nous veillons également à assurer le transfert de compétences, pour garantir une autonomie durable et efficace. Nos Domaines d'Expertise : - Cybersécurité - Data - Développement & DevOps - Cloud

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