DevOps Engineer IA

Description du poste

Bonjour a tous , actuellement je suis a la recherche d'un profil Compétences requises

Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production.

Hard Skills :

•       5 ans d'expérience minimum en DevOps/SRE

•       Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation d'outils IA pour générer scripts, configs et diagnostiquer incidents

•       Expertise en MLOps et déploiement de modèles IA en production

•       Maîtrise des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) et services IA Cloud

•       Expertise en Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, ARM Templates)

•       Maîtrise de la conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes, Helm)

•       Expertise CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps)

•       Connaissance des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, SageMaker Pipelines)

•       Maîtrise du scripting (Bash, Python) et automatisation

•       Expérience en monitoring et observabilité (Prometheus, Grafana, ELK, DataDog)

•       Connaissance des pratiques de sécurité DevSecOps

•       Gestion des secrets et configuration (Vault, AWS Secrets Manager)

•       Un plus : Expérience avec GPUs et optimisation des ressources IA

Soft Skills :

•       Capacité à utiliser l'IA pour diagnostiquer et résoudre rapidement les incidents

•       Pragmatisme : équilibre entre automatisation et délais de livraison

•       Rigueur dans la conception et la sécurisation des infrastructures

•       Esprit d'innovation et veille technologique continue

•       Autonomie et proactivité dans l'identification des problèmes

•       Excellent sens du service et support aux équipes de développement

•       Esprit collaboratif et pédagogue

•       Réactivité face aux incidents de production

•       Conception et mise en place d'architectures Cloud pour solutions IA (scalables, sécurisées, optimisées)

•       Déploiement et gestion d'infrastructures as Code (Terraform, CloudFormation)

•       Mise en place de pipelines CI/CD pour applications et modèles IA

•       Utilisation experte du vibe coding pour générer scripts, configs et automatisations

•       Automatisation des déploiements et rollbacks (blue/green, canary)

•       Configuration du monitoring, alerting et observabilité des modèles IA en production

•       Gestion des environnements (dev, staging, production) et des accès

•       Optimisation des coûts Cloud et des performances (GPU, compute, stockage)

•       Support aux développeurs sur l'outillage et les best practices DevOps

•       Documentation technique des infrastructures et procédures

•       Mise en place de pratiques DevSecOps et conformité sécurité

•       Partage des best practices MLOps et vibe coding avec l'équipe

Anglais courant

Bonjour a tous , actuellement je suis a la recherche d'un profil Compétences requises

Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production.

Hard Skills :

•       5 ans d'expérience minimum en DevOps/SRE

•       Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation d'outils IA pour générer scripts, configs et diagnostiquer incidents

•       Expertise en MLOps et déploiement de modèles IA en production

•       Maîtrise des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) et services IA Cloud

•       Expertise en Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, ARM Templates)

•       Maîtrise de la conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes, Helm)

•       Expertise CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps)

•       Connaissance des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, SageMaker Pipelines)

•       Maîtrise du scripting (Bash, Python) et automatisation

•       Expérience en monitoring et observabilité (Prometheus, Grafana, ELK, DataDog)

•       Connaissance des pratiques de sécurité DevSecOps

•       Gestion des secrets et configuration (Vault, AWS Secrets Manager)

•       Un plus : Expérience avec GPUs et optimisation des ressources IA

Soft Skills :

•       Capacité à utiliser l'IA pour diagnostiquer et résoudre rapidement les incidents

•       Pragmatisme : équilibre entre automatisation et délais de livraison

•       Rigueur dans la conception et la sécurisation des infrastructures

•       Esprit d'innovation et veille technologique continue

•       Autonomie et proactivité dans l'identification des problèmes

•       Excellent sens du service et support aux équipes de développement

•       Esprit collaboratif et pédagogue

•       Réactivité face aux incidents de production

•       Conception et mise en place d'architectures Cloud pour solutions IA (scalables, sécurisées, optimisées)

•       Déploiement et gestion d'infrastructures as Code (Terraform, CloudFormation)

•       Mise en place de pipelines CI/CD pour applications et modèles IA

•       Utilisation experte du vibe coding pour générer scripts, configs et automatisations

•       Automatisation des déploiements et rollbacks (blue/green, canary)

•       Configuration du monitoring, alerting et observabilité des modèles IA en production

•       Gestion des environnements (dev, staging, production) et des accès

•       Optimisation des coûts Cloud et des performances (GPU, compute, stockage)

•       Support aux développeurs sur l'outillage et les best practices DevOps

•       Documentation technique des infrastructures et procédures

•       Mise en place de pratiques DevSecOps et conformité sécurité

•       Partage des best practices MLOps et vibe coding avec l'équipe

Anglais courant

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Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production.

Hard Skills :

•       5 ans d'expérience minimum en DevOps/SRE

•       Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation d'outils IA pour générer scripts, configs et diagnostiquer incidents

•       Expertise en MLOps et déploiement de modèles IA en production

•       Maîtrise des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) et services IA Cloud

•       Expertise en Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, ARM Templates)

•       Maîtrise de la conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes, Helm)

•       Expertise CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, Azure DevOps)

•       Connaissance des outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, SageMaker Pipelines)

•       Maîtrise du scripting (Bash, Python) et automatisation

•       Expérience en monitoring et observabilité (Prometheus, Grafana, ELK, DataDog)

•       Connaissance des pratiques de sécurité DevSecOps

•       Gestion des secrets et configuration (Vault, AWS Secrets Manager)

•       Un plus : Expérience avec GPUs et optimisation des ressources IA

Soft Skills :

•       Capacité à utiliser l'IA pour diagnostiquer et résoudre rapidement les incidents

•       Pragmatisme : équilibre entre automatisation et délais de livraison

•       Rigueur dans la conception et la sécurisation des infrastructures

•       Esprit d'innovation et veille technologique continue

•       Autonomie et proactivité dans l'identification des problèmes

•       Excellent sens du service et support aux équipes de développement

•       Esprit collaboratif et pédagogue

•       Réactivité face aux incidents de production

•       Conception et mise en place d'architectures Cloud pour solutions IA (scalables, sécurisées, optimisées)

•       Déploiement et gestion d'infrastructures as Code (Terraform, CloudFormation)

•       Mise en place de pipelines CI/CD pour applications et modèles IA

•       Utilisation experte du vibe coding pour générer scripts, configs et automatisations

•       Automatisation des déploiements et rollbacks (blue/green, canary)

•       Configuration du monitoring, alerting et observabilité des modèles IA en production

•       Gestion des environnements (dev, staging, production) et des accès

•       Optimisation des coûts Cloud et des performances (GPU, compute, stockage)

•       Support aux développeurs sur l'outillage et les best practices DevOps

•       Documentation technique des infrastructures et procédures

•       Mise en place de pratiques DevSecOps et conformité sécurité

•       Partage des best practices MLOps et vibe coding avec l'équipe

Anglais courant