Nous recherchons pour le compte de notre client grand compte un.e ingénieur.e DevOps GenAI. En tant que Consultant DevOps, vos missions seront de :
1. Mise en place des pipelines CI / CD : Automatiser l'intégration, le test et le déploiement des modèles de chatbots RAG et des systèmes Gen AI, en assurant des déploiements rapides et sécurisés.
2. Gestion de l'infrastructure cloud : Déployer et gérer les infrastructures sur AWS (S3, Lambda, SageMaker, ECS, etc.), en utilisant des outils d'Infrastructure as Code (IAC) tels que Terraform pour garantir des déploiements reproductibles et scalables.
3. Orchestration des microservices : Gérer et optimiser les microservices qui composent les solutions de chatbot, en utilisant des outils comme Docker et ECS Fargate pour garantir une gestion fluide des containers à grande échelle.
4. Surveillance et monitoring : Implémenter des solutions de monitoring et d'alerting pour surveiller la performance des chatbots et détecter les anomalies en temps réel.
5. Sécurité et conformité : Assurer la mise en place de bonnes pratiques en matière de sécurité (gestion des identités et des accès, gestion des secrets, etc.) et veiller à la conformité des infrastructures avec les standards en vigueur.
6. Collaboration inter-équipes : Travailler étroitement avec les équipes Data Science et ML Engineering pour optimiser les pipelines de déploiement des modèles.
7. Optimisation continue : Identifier et mettre en œuvre des améliorations pour optimiser la performance, la scalabilité et la résilience des systèmes déployés.
Profil candidat :
1. Minimum 5 ans d'expérience en DevOps, avec une solide expérience dans le déploiement et l'orchestration de solutions cloud à grande échelle.
2. Compétences techniques :
1. Maîtrise des outils AWS (S3, ECS Fargate, EC2, Lambda, DynamoDB, SageMaker, etc.) et des concepts cloud.
2. Expérience avec les outils de gestion de containers à grande échelle.
3. Maîtrise d'outils d'Infrastructure as Code (IAC) comme Terraform pour automatiser le déploiement des infrastructures.
4. Connaissance de l'automatisation des pipelines GitLab CI.
5. Expérience avec des outils de surveillance et de monitoring (Datadog et Dynatrace).
6. Compétences en sécurité : Expérience en gestion des secrets, politiques de sécurité cloud, et mise en place des bonnes pratiques en matière de sécurité des systèmes distribués.
7. Connaissances en DevOps pour l'IA : Une expérience avec des déploiements liés aux modèles de Machine Learning (ex : AWS SageMaker, modèles PyTorch / TensorFlow) est un plus.
8. Curiosité scientifique : Intérêt pour l'IA générative, les systèmes de recommandation et les chatbots dans un environnement en constante évolution.
9. Qualités personnelles : Proactivité, autonomie, rigueur, capacité à travailler dans un environnement international, à grande échelle et multi-tenant.
10. Anglais courant.
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