Ingénieur DevOps IA - CDI H/F ALTEN
- Boulogne-Billancourt - 92
- CDI
- Bac +5
- Secteur informatique • ESN
- Exp. 7 ans min.
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Les missions du poste
Missions principales :
1. Industrialisation et automatisation du déploiement
- Industrialiser le déploiement de plateformes d'IA générative On-Premise dans un environnement sécurisé et hautement disponible, en utilisant des outils comme Terraform, Ansible, Jenkins et GitLab CI.
- Automatiser les processus de déploiement (CI/CD) pour une intégration continue et reproductible des modèles et services.
- Optimiser les workloads data et IA (allocation et partage des GPU, autoscaling des services d'inférence), en collaboration avec les équipes IA et Sécurité.
2. Conception et architecture de la plateforme
- Contribuer à la conception de l'architecture technique de la plateforme, en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance.
- Définir les bonnes pratiques pour le déploiement de solutions d'IA générative et leur intégration dans l'écosystème existant.
- Garantir la résilience de la plateforme via des solutions de haute disponibilité (Kubernetes, OpenShift, Docker).
3. Mise en place de services managés
- Développer et intégrer des services managés pour les utilisateurs finaux, en respectant les exigences de sécurité et de conformité.
- Mettre en place une passerelle d'accès aux modèles (type LiteLLM) : routage, quotas, suivi de la consommation par équipe.
- Documenter les offres et services pour faciliter leur adoption par les équipes techniques et métiers.
- Assurer la mise en production des solutions, en collaboration avec les équipes d'exploitation.
4. Maintenance et exploitation en conditions opérationnelles
- Maintenir en condition opérationnelle (MCO) les plateformes IA déployées, en garantissant leur disponibilité, performance et sécurité.
- Surveiller les plateformes via des outils d'observabilité (Dynatrace, Prometheus, Grafana), en suivant les indicateurs propres aux LLM : temps de réponse, débit, utilisation des GPU.
- Gérer les incidents et participer aux astreintes techniques.
5. Collaboration et leadership technique
- Assurer le lead technique sur un produit au sein d'une équipe Agile, en collaboration avec le Responsable Technique.
- Participer aux rituels Agile (daily meetings, sprint reviews, rétrospectives) et contribuer à la construction de la roadmap technique.
- Prendre en charge les éléments du backlog et prioriser les tâches techniques.
- Animer des présentations et démonstrations pour promouvoir les offres et services auprès des parties prenantes internes.
Le profil recherché
Profil recherché
Formation / Expérience
- Diplômé d'une école d'ingénieurs ou titulaire d'un Master (Bac +5) en Informatique, Data Science, ou Cloud Computing.
- Minimum 8 ans d'expérience en déploiement de plateformes techniques, dont au moins 2 ans sur des workloads data / IA ou GPU, idéalement dans des environnements sécurisés, distribués et critiques.
- Première expérience de lead technique au sein d'une équipe Agile (animation technique, priorisation du backlog, revue de code).
- Habilitation : Secret Défense (déjà habilité ou habilitable).
Compétences techniques
- Maîtrise du déploiement et de la manipulation des workloads data/IA.
- Expérience avancée en conteneurisation (Docker, Kubernetes, OpenShift) et CI/CD (Jenkins, GitLab CI, Terraform, Ansible).
- Maîtrise de l'exploitation de GPU sous Kubernetes / OpenShift : NVIDIA GPU Operator, drivers CUDA, partage des GPU (MIG, time-slicing), dimensionnement des capacités.
- Expérience de la mise à disposition de LLM en production (vLLM, Triton, KServe ou OpenShift AI).
- Expérience en air-gapped environments : private registries (Harbor, Artifactory), package et container image mirrors, et model weight management et transfer.
- Sécurisation de la plateforme : secrets management (Vault), identity et access management (Keycloak / SSO), Kubernetes hardening, et container image scanning. GitOps deployment avec ArgoCD.
- Connaissance approfondie des bonnes pratiques en sécurité des données et conformité.
- Expérience avec les plateformes d'IA générative (LLM), les outils de cycle de vie des modèles (MLflow, Dataiku) et d'orchestration de workflows (Airflow, Kubeflow ou Argo Workflows).
- Exploitation des bases de données vectorielles (OpenSearch, pgvector) : sauvegarde, montée en charge, performance. Maîtrise de l'observabilité (Prometheus, Grafana, Dynatrace), y compris les métriques propres aux LLM et aux GPU (latence, débit en tokens, DCGM exporter).
- Atouts appréciés : certifications CKA / CKS ou Red Hat OpenShift, connaissance du déploiement self-hosted des modèles Mistral, notions de FinOps GPU.
Infos complémentaires
Environnement de Travail :
Lieu : Île-de-France
Type de contrat : CDI
ALTEN en images
Publiée le 03/11/2026 - Réf : REF21502T
