LLM ENGINEER - OPS - Freelance

Contexte:

Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services).

15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists

Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les metiers du Groupe.

Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference.

Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps

Automatisation autour des APIs des infrasturcutres, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits.

Environnement technique:

- Docker / Kubernetes / OpenShift / Cloud / Bare Metal

- Programmation en python

- Shell scipting

- GPU Computing

Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, kaniko, keycloak, ansible, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow

Environnement de travail:

- Team Play avant tout!

- Curiosite sans limites!! …

- Autonomie, rigueur, qualite.

- Sens du service client.

- Patience & bienveillance.

- Appetance naturelle pour le partage de connaissances.

- l'automatisation dans le sang.

- Anglais courant (fournisseurs et clients en dehors de france, base documentaire entierement en Anglais)

- Laptops au choix (MacOS, Windows)

les missions sont:

Aux sein de la division AI & Innovation, l'équipe DataOps/DataLab recherche un profil premium afin de:

• Conception, developpement et maintient des chaines d'automatisation qui permettent de deployement, pilotage et supervision des produits de l'equipe (Infra as code, "Cloud Native" (Kubernetes), Release as code, DevSecOps, Gitops, observabilite, etc.).

• Participation au maintien en conditions operationelles, a la supervision et la fiabilisation des 15+ plateformes de Data Science de Productiondu Groupe

• Participation a la gestion du cycle de vie de plateformes (deploiements, releases, migrations)

• Participation a la mise en place des pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps