Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Missions : Analyser et interpréter les données pour évaluer la qualité et les performances des outils développés Comprendre les principes de l'apprentissage automatique, du pipeline MLOps et de l'ingénierie des données serait un plus Travailler efficacement avec des équipes techniques Data et 2IA Procéder à l'analyse et préconiser des choix techniques dans son domaine d'activité puis proposer des solutions afin d’améliorer la disponibilité des produits afin de les rendre résistants aux défaillances Elaborer les preuves de concepts, les tests et/ou maquettes à vérifier et réaliser l'étude d'impact sur l'architecture existante ou prévisionnelle pour tout nouveau projet ou toute nouvelle technologie Concevoir et mettre en œuvre des plateformes d'Intégration Continue (CI/CD) Implémenter des outils de configuration et d'automatisation pour industrialiser les processus de déploiement Analyser et résoudre les anomalies liées à la performance et à la scalabilité des systèmes Définir, documenter et mettre en œuvre des bonnes pratiques Devops Rapporter son activité en communiquant sur tout évènement impactant le fonctionnement du système d'information Etablir les tableaux de bord et suivre les indicateurs d'activité Procéder à une veille technologique dans son domaine d'activité Activités spécifiques : Être affecté, le cas échéant, à une ou des équipes afin de participer à ses activités opérationnelles dans son domaine d’expertise. Intégrer et participer aux différents comités des projets Agile/Scrum des applications. Organiser ou participer à des ateliers de présentation, de partage de connaissances ou de retours d’expériences sur les domaines d’expertise du Chapter Ingénierie DevOps.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Ingénieur Devops/MLops AWS orienté IA et Cloud public sur Paris 15 Projet : Nous recherchons un Ingénieur Devops orienté IA et Cloud public. Il interviendra sur l’ensemble du cycle de vie (design, build, run) des projets orientés IA. Principaux livrables : Identifier les évolutions fonctionnelles et techniques des produits nécessitant des activités ops et les traduire dans le backlog en tant que « récits techniques ops » Provisionner les moyens techniques d’infrastructure dans tous les environnements Intégrer les produits dans les plateformes AWS et GCP (IaC, supervision/monitoring, backups, archives, log management) Fabriquer des composants techniques (scripts d'industrialisation, de déploiements, templates d’infra as code…) et automatiser les opérations en exploitant les services MLOPS Mettre en place les indicateurs d’observabilité infrastructure et applicative, du monitoring des modèles et s’assurer de l’intégration des exigences de production dans les applications livrées Mettre à disposition une chaine d'entrainement et d’exécution des modèles Prendre en main des outils de DataOps et MLOps pour industrialiser des modèles de ML et d’IA. Contribuer et maintenir les référentiels et consignes d’exploitabilité Réaliser les actes de MEP Suivre les SLAs des produits, contrôler le bon fonctionnement de la production et assurer le reporting Anticiper, traiter et suivre les incidents d’exploitation en analysant les causes racines et en prenant les mesures correctives nécessaires Suivre les consommations et allocations des ressources Normalisation des éléments produits Sécurisation by design et revue périodiques Maintien des capacités dans le temps Capacité à identifier les opportunités et limites de l’open source vs des services managés Capacité à fédérer autour des choix préconisés Compétences requises : Compétences métier : Expérience pratique en tant qu'ingénieur DevOps, responsable de l'automatisation des déploiements et de la gestion des infrastructures cloud, notamment AWS. Expertise sur la chaîne MLOPS : capture et préparation de la donnée, feature engineering, entraînement, monitoring, déploiements et évaluation des modèles Solides compétences en scripting, normalisation et en automatisation Gestion du cycle de vie des applications MCO Infrastructure et Applicatif MEP Infrastructure et Applicatif - Rédaction des procédures d'exploitation, documentation Analyse\Solution d'incidents d’infrastructure Environnements techniques : AWS, (GCP) - Sagemaker (studio, notebook instance), KubeFlow, TensorFlow, Pytorch Notebook, Python Terraform (environnement Air Gap notamment), rebase Artifactory, ECR, Helm EKS, Kubernetes, Docker, ArgoCD Jenkins Grafana, CloudWatch, ELK, OpenSearch