Spécialiste DevOps IA (Senior)

Contexte :

Dans le cadre de projets d’innovation en intelligence artificielle, tu intégreras une équipe spécialisée en IA et innovation. Tu seras responsable de la conception, de la mise en œuvre et du maintien des infrastructures, pipelines CI/CD et environnements nécessaires au déploiement et à l’exploitation de solutions d’IA en production.

Tu évolueras en mode Agile, en étroite collaboration avec les développeurs IA, Data Scientists, Architectes de solutions et équipes d’infrastructure. Tu joueras un rôle clé dans l’industrialisation des solutions d’IA, l’automatisation des processus de déploiement ainsi que dans la fiabilité et la performance des environnements de production.

Grâce à ta maîtrise du vibe coding, tu utiliseras des outils d’IA générative tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude et ChatGPT afin d’accélérer la création de scripts, de configurations Infrastructure as Code et de pipelines CI/CD, ainsi que le diagnostic et la résolution des incidents de production.

Tes responsabilités :

• Concevoir et mettre en œuvre des architectures Cloud pour des solutions d’IA, en assurant leur scalabilité, leur sécurité et leur optimisation.
• Déployer et gérer l’Infrastructure as Code avec Terraform et CloudFormation.
• Mettre en œuvre des pipelines CI/CD pour les applications et les modèles d’IA.
• Utiliser le vibe coding de manière avancée afin de générer des scripts, des configurations et des automatisations.
• Automatiser les déploiements et les rollbacks en utilisant notamment des stratégies blue/green et canary.
• Configurer le monitoring, les alertes et l’observabilité des modèles d’IA en production.
• Gérer les environnements de développement, staging et production ainsi que les contrôles d’accès.
• Optimiser les coûts et les performances Cloud, notamment les ressources GPU, compute et stockage.
• Accompagner les équipes de développement sur l’outillage et les bonnes pratiques DevOps.
• Documenter les infrastructures, configurations et procédures techniques.
• Mettre en œuvre les pratiques DevSecOps et contribuer au respect des exigences de sécurité.
• Partager les bonnes pratiques MLOps et de vibe coding au sein de l’équipe.

Ton profil :

Expérience et savoir-faire :

• Capacité à exploiter l’IA pour diagnostiquer et résoudre rapidement des incidents.
• Approche pragmatique permettant de trouver le juste équilibre entre automatisation et délais de livraison.
• Rigueur dans la conception, la sécurisation et l’exploitation des infrastructures.
• Esprit d’innovation et veille technologique continue.
• Autonomie et proactivité dans l’identification et la résolution des problématiques.
• Forte orientation service et capacité à accompagner les équipes de développement.
• Esprit collaboratif et capacité à transmettre les bonnes pratiques.
• Grande réactivité face aux incidents de production.

____________________________________________________________________________________________________________

Context:

As part of artificial intelligence innovation projects, you will join a team specializing in AI and innovation. You will be responsible for designing, implementing and maintaining the infrastructure, CI/CD pipelines and environments required to deploy and operate AI solutions in production.

You will work in Agile mode, closely collaborating with AI Developers, Data Scientists, Solution Architects and infrastructure teams. You will play a key role in the industrialization of AI solutions, the automation of deployment processes, and the reliability and performance of production environments.

With your expertise in vibe coding, you will use generative AI tools such as GitHub Copilot, Cursor, Claude and ChatGPT to accelerate the creation of scripts, Infrastructure as Code configurations and CI/CD pipelines, as well as the diagnosis and resolution of production incidents.

Your responsibilities:

• Design and implement Cloud architectures for AI solutions, ensuring scalability, security and optimization.
• Deploy and manage Infrastructure as Code using Terraform and CloudFormation.
• Implement CI/CD pipelines for applications and AI models.
• Use vibe coding extensively to generate scripts, configurations and automations.
• Automate deployments and rollbacks, including blue/green and canary strategies.
• Configure monitoring, alerting and observability for AI models in production.
• Manage development, staging and production environments as well as access controls.
• Optimize Cloud costs and performance, including GPU, compute and storage resources.
• Support development teams with tooling and DevOps best practices.
• Produce technical documentation covering infrastructure, configurations and procedures.
• Implement DevSecOps practices and contribute to security compliance.
• Share MLOps and vibe-coding best practices across the team.

Your profile:

• At least 5 years of experience in DevOps/SRE.
• Demonstrated experience in vibe coding and using AI tools to generate scripts and configurations and diagnose incidents.
• Expertise in MLOps and deploying AI models into production.
• Proficiency with AWS, Azure or GCP Cloud platforms and Cloud AI services.
• Expertise in Infrastructure as Code: Terraform, CloudFormation and ARM Templates.
• Strong containerization and orchestration skills: Docker, Kubernetes and Helm.
• CI/CD expertise with GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins or Azure DevOps.
• Knowledge of MLOps tools: MLflow, Kubeflow, Weights & Biases and SageMaker Pipelines.
• Proficiency in scripting and automation using Bash and Python.
• Experience with monitoring and observability solutions: Prometheus, Grafana, ELK and DataDog.
• Knowledge of DevSecOps security practices.
• Experience with secrets and configuration management using Vault or AWS Secrets Manager.

• Experience with GPUs and AI resource optimization is considered an asset.

  
  Experience levels:

• Ability to leverage AI to quickly diagnose and resolve incidents.
• Pragmatic approach and ability to balance automation with delivery timelines.
• Rigour in infrastructure design, security and operations.
• Innovative mindset and commitment to continuous technology watch.
• Autonomy and proactivity in identifying and addressing issues.
• Strong service orientation and ability to support development teams.
• Collaborative mindset and ability to share knowledge and best practices.
• High responsiveness when handling production incidents.