Ingénieur DevOps (H/F)

Contexte Datategy est un éditeur de logiciel spécialisé dans la Data Science et le Machine Learning. A ce titre nous cherchons un ingénieur DevOps / SRE Kubernetes qui pourra nous aider à améliorer nos infrastructures et pourra partager son expérience kubernetes au sein de l'équipe de développement. En tant que qu'ingénieur DevOps, vous serez principalement intégré au sein de l'équipe papAI, composée d'une quinzaine de collaborateurs (Frontend Engineer, Data Engineer, ML Engineer, Data Scientist) travaillant à la conception et au développement de la solution de MLOps papAI. Vous contribuez à la stratégie SaaS de la solution papAI (multi-tenant, single-tenant au travers des cloud marketplace), sa résilience et sa sécurité. Descriptif du poste Au sein de Datategy, vous serez amené à : Déployer des infrastructures On-premises chez nos clients. Développer des méthodologies standardisées d'automatisation du cloud. Contribuer à l'amélioration continue du déploiement, de l'opérabilité et de l'observabilité de nos solutions. Maîtriser les coûts cloud. Diagnostiquer des problèmes de performance et de stabilité. Contribuer à la résolution d'incidents en production. Contribuer à la construction d'une base de connaissances d'incidents récurrents. Contribuer à améliorer nos savoir-faire en expérimentant continuellement de nouvelles méthodes et de nouveaux outils afin d'améliorer l'efficacité des équipes. Profil recherché Cursus De formation Bac+5 (ou plus), ingénieur ou équivalent, en informatique 2 ans d'expériences sur Kubernetes Une expérience passée dans l'opération d'une solution SaaS Data Vous avez une culture DevOps (CI/CD, unit and integration testing) Technologies et compétences requises Conteneurisation : Kubernetes, Helm, Docker Automatisation : Ansible, Terraform Cloud Computing : AWS / GCP / Azure Pipelines CI/CD : GitLab, ArgoCD Monitoring : Grafana, Prometheus, Elasticsearch Scripting: Bash, Shell Versioning : Git Les qualités suivantes sont nécessaires Bonne faculté pour appréhender les couches technologiques et les outils Capacité à travailler de manière collaborative au sein d'équipes pluridisciplinaires Autonomie, grande rigueur, pragmatisme et réelle capacité à délivrer Excellent relationnel et expression personnelle Bon niveau d'anglais, parlé et écrit Nice to have Kubernetes Operator + Golang HashiCorp Vault Keycloak Jenkins Istio Expérience des framework MLOps (Kubeflow, Seldon, MetaFlow) Expérience des cas d'usage et pipeline de Machine Learning Framework de stream processing

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