MLOps / SysOps / FinOps

• Concevoir et administrer les plateformes Data & IA :

  • Analyser les besoins et définir les architectures cibles pour les environnements de stockage, calcul et orchestration (ex : Data Lakes, Data Warehouses, environnements de ML).

  • Provisionner et configurer les ressources Cloud Public et/ou Souverain (compute, stockage, réseau, IAM).

  • Mettre en place des règles de gouvernance, d’accès et de sécurité pour les plateformes (ex : gestion des droits, politiques de sécurité, conformité RGPD).

• Expertise relative à l’Usine Logicielle et aux chaînes CI/CD :

  • Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’intégration et de déploiement continu (CI/CD) adaptés aux projets Data & IA.

  • Automatiser les tests (unitaires, qualité de code, sécurité) dans les pipelines CI/CD.

  • Fiabiliser et optimiser les chaînes existantes (ex : temps de build, gestion des échecs).

  • Accompagner les équipes projets sur les bonnes pratiques CI/CD (ex : ateliers, coaching).

• Assistance et expertise technique :

  • Assurer le support aux Data Scientists et équipes projets pour les plateformes Data & IA (diagnostic et résolution d’incidents, suivi de production).

  • Identifier et mettre en œuvre les évolutions du socle technique (ex : mises à jour logicielles, migrations).

  • Animer des ateliers ou sessions de support technique pour partager les bonnes pratiques.

• Gestion des environnements Cloud et conteneurisés :

  • Conseiller les équipes projets sur le choix et le dimensionnement des solutions Cloud et conteneurisées (ex : Docker, Kubernetes).

  • Accompagner la conception d’architectures conteneurisées (ex : microservices, orchestration).

  • Participer aux travaux de migration d’architectures Cloud Public vers Cloud Souverain (étude d’impact, plan de migration, tests).

• Optimisation des coûts (FinOps) :

  • Surveiller et analyser les coûts liés aux ressources Cloud et aux plateformes Data & IA.

  • Proposer des optimisations pour réduire les coûts tout en maintenant la performance (ex : droit-sizing, réservation de capacités, suppression des ressources inutilisées).

  • Mettre en place des outils de suivi (ex : tableaux de bord FinOps, alertes de dépassement budgétaire).

• Observabilité et monitoring :

  • Configurer des outils de monitoring (ex : Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour surveiller les performances, la disponibilité et la santé des plateformes.

  • Mettre en place des alertes pour détecter les anomalies (ex : dérive des données, failures de services).

  • Analyser les logs et métriques pour identifier les causes racines des incidents.

Profil recherché

• Expérience confirmée en administration de plateformes Data & IA (ex : Databricks, Cloudera, AWS, GCP).

• Participation à des projets de migration Cloud (Public vers Souverain ou hybride).

• Connaissance des outils MLOps (ex : MLflow, Kubeflow, SageMaker) et des bonnes pratiques DevOps.

• Expérience dans la gestion de l’observabilité (monitoring, logging, alerting) pour des environnements critiques.