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# Architecte - Expert Openshift ai & MLOps Infrastructure H/F

- **Company:** Fineisel Recrutement
- **Location:** Vélizy-Villacoublay, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cloud Computing, Cloud Engineering, Nvidia CUDA, DevOps, InfiniBand, Octopus Deploy, Open Source Technology, OpenShift, Role-Based Access Control, Remote Direct Memory Access, Ansible, Prometheus, Graphics Processing Unit (GPU), Pytorch, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Grafana, Llamaindex, Generative AI, Kubernetes, Information Technology, Deployment Automation, HuggingFace, Bare Metal, ROCm, Ollama, Machine Learning Operations, Nim (Programming Language), VLLM, Terraform, KServe
- **Published:** October 30, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/84953351.html

## About the Role

Formation : Diplôme d'Ingénieur ou Master 2 en Informatique, Cloud Computing, Data Science ou domaine équivalent.Expérience : 5 ans minimum en ingénierie Cloud / Kubernetes / OpenShift, dont au moins 2 ans sur un rôle d'Architecte/Ingénieur MLOps ou d'infrastructure IA.Compétences Techniques IndispensablesPlateforme & Conteneurs : Maîtrise approfondie de Red Hat OpenShift (OCP), Kubernetes, Helm, et l'opérateur OpenShift AI / OpenShift Data Science.Accélérateurs Hardware & Suites Constructeurs :Maîtrise de l'écosystème NVIDIA AI Enterprise (NIM, NeMo, Triton, CUDA, GPU Operator).Maîtrise de la plateforme AMD AI Enterprise / ROCm (AMD Instinct GPUs, ROCm software stack, PyTorch ROCm).Serving & LLMOps : Expertise sur le déploiement d'IA générative (vLLM, KServe, Hugging Face TGI, Ollama, LangChain / LlamaIndex).Frameworks MLOps : MLflow, Kubeflow, Feature Store, Model Registry.Automation & GitOps : Ansible, Terraform, Argo CD.Compétences
Souhaitées Expérience en environnements contraints ou hautement sécurisés (ex. normes SecNumCloud, souveraineté).Connaissances en optimisation réseau pour GPU (RDMA, RoCE, InfiniBand).Qualités Humaines Fort esprit d'analyse et capacité de résolution de problèmes complexes.Capacité à faire le pont entre les équipes Infrastructure/DevOps et les équipes Data Science/IA.Rigoureux, autonome et passionné par les technologies open-source et l'écosystème IA., Formation : Diplôme d'Ingénieur ou Master 2 en Informatique, Cloud Computing, Data Science ou domaine équivalent.

Expérience : 5 ans minimum en ingénierie Cloud / Kubernetes / OpenShift, dont au moins 2 ans sur un rôle d'Architecte/Ingénieur MLOps ou d'infrastructure IA.

Compétences Techniques Indispensables

 * Plateforme & Conteneurs : Maîtrise approfondie de Red Hat OpenShift (OCP), Kubernetes, Helm, et l'opérateur OpenShift AI / OpenShift Data Science., * Expérience en environnements contraints ou hautement sécurisés (ex. normes SecNumCloud, souveraineté).
 * Connaissances en optimisation réseau pour GPU (RDMA, RoCE, InfiniBand).

Qualités Humaines

 * Fort esprit d'analyse et capacité de résolution de problèmes complexes.
 * Capacité à faire le pont entre les équipes Infrastructure/DevOps et les équipes Data Science/IA.
 * Rigoureux, autonome et passionné par les technologies open-source et l'écosystème IA.

EUR

Ansible
Intelligence artificielle
Grafana
Kubernetes
Rigueur et méthode
Terraform
Automation
Monitoring
Esprit d'analyse

## Description

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de nos capacités en Intelligence Artificielle (notamment Générative / LLM), nous recherchons un(e) Expert(e) OpenShift AI & Infrastructure MLOps., Architecture & Déploiement de la Plateforme IA

 - Concevoir et déployer l'architecture Red Hat OpenShift AI sur des clusters bare-metal ou cloud.
 - Intégrer et optimiser les stacks d'accélération matérielle
 - NVIDIA AI Enterprise
 - AMD AI Enterprise
 - Assurer l'isolation, la haute disponibilité et la scalabilité des ressources de calcul GPU/NPU multi-tenant.

Industrialisation, MLOps & Déploiement des LLM

 - Mettre en place la chaîne MLOps : automatisation du déploiement, orchestration des pipelines d'entraînement/fine-tuning (Kubeflow Pipelines, MLflow) et registre de modèles.
 - Industrialiser le Model Serving & Inférence LLM
 - Optimiser les performances d'inférence (quantification, parallélisme distribué, RAG).
 - Automatiser le déploiement des composants d'infrastructure IA via une approche GitOps (Argo CD, Ansible Automation Platform).

Observabilité, Sécurité & Support

 - Mettre en place le monitoring fin des consommations GPU, des métriques de modèles et du temps de latence d'inférence (Prometheus, Grafana).
 - Garantir la conformité et la sécurité des accès aux modèles et aux données (Guardrails, RBAC OpenShift, chiffrement).
 - Assurer la veille technologique sur les frameworks d'IA générative et former les équipes Data Science/Ingénierie aux bonnes pratiques de la plateforme., * Accélérateurs Hardware & Suites Constructeurs :
 + Maîtrise de l'écosystème NVIDIA AI Enterprise (NIM, NeMo, Triton, CUDA, GPU Operator).
 + Maîtrise de la plateforme AMD AI Enterprise / ROCm (AMD Instinct GPUs, ROCm software stack, PyTorch ROCm).
 * Serving & LLMOps : Expertise sur le déploiement d'IA générative (vLLM, KServe, Hugging Face TGI, Ollama, LangChain / LlamaIndex).
 * Frameworks MLOps : MLflow, Kubeflow, Feature Store, Model Registry.
 * Automation & GitOps : Ansible, Terraform, Argo CD.