Platform Engineer - DevOps - Ocp - ai H/F - ALTEN

« Notre développement international et notre position de leader sur le marché de l'Ingénierie et du conseil en Technologies nous confèrent une responsabilité sociale, sociétale et environnementale envers l'ensemble de nos interlocuteurs et parties prenantes », Simon Azoulay - Président Directeur Général d'ALTEN.

ALTEN accompagne la stratégie de développement de ses clients dans les domaines de l'innovation, de la R&D et des systèmes d'information technologiques.

Plus qu'un poste, découvrez l'aventure ALTEN !Contexte de la Mission

Dans le cadre d'un projet innovant en Platform Engineering, ALTEN recherche un·e Platform Engineer spécialisé·e en DevOps, OpenShift (OCP) et AI pour rejoindre une équipe dynamique.

Objectif : Établir, exploiter et optimiser un environnement scalable et sécurisé pour le déploiement, la supervision et la gestion de modèles ML en production, en garantissant l'efficacité et la fiabilité du cycle de vie des modèles.

Missions Clés

- Maintenance et Opérations :

- Assurer le support quotidien d'une plateforme AI basée sur Kubernetes/OpenShift.
- Appliquer les mises à jour et évolutions des composants de la plateforme.
- Déploiement et Supervision :

- Déployer et superviser des modèles AI dans un environnement Kube/OCP.
- Automatiser les processus de déploiement, scaling et gestion des modèles ML.
- Gestion des Pipelines CI/CD :

- Concevoir et maintenir des pipelines automatisés avec Tekton ou Kubeflow.
- Implémenter des solutions pour l'intégration continue, la livraison continue et le monitoring.
- Support Technique :

- Diagnostiquer et résoudre les incidents (crash de pods, allocation de ressources, etc.).
- Personnalisation et Sécurité :

- Personnaliser et reconstruire les composants de la plateforme (images, outils, bibliothèques).
- Garantir la conformité et la sécurité des environnements de production.

Compétences et Qualifications

- Expertise Technique :

- Maîtrise de Docker, Kubernetes et OpenShift.
- Expérience en CI/CD, Infrastructure as Code et GitOps.
- Connaissance des outils MLOps (Kubeflow, Elyra, LLM).
- Compétences avancées en Python et familiarité avec les frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, etc.).
- Soft Skills :

- Autonomie, réactivité et capacité à travailler en équipe.
- Sensibilité aux enjeux de sécurité et de performance.