Senior DevOps Engineer - AI Platform / Kubernetes / AWS / GPU Infrastructure - CDI H/F

Collective
Montrouge, France
2 months ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Working hours
Regular working hours
Job source

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence Amazon Web Services Cloud Computing Continuous Integration DevOps Github Identity and Access Management Uptime Performance Tuning Role-Based Access Control Reliability Engineering
+13 more
Ansible Prometheus Data Streaming Istio Delivery Pipeline Large Language Models Generative AI Containerization Gitlab-ci Kubernetes Machine Learning Operations Terraform Docker

Job description

Dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation de l’IA Générative à l’échelle Groupe, nous recherchons un Senior DevOps / Platform Engineer capable de concevoir, sécuriser et scaler les infrastructures supportant les plateformes Mistral AI et Prisme AI dans un environnement bancaire critique et fortement réglementé.

Le programme IA Gen vise à construire une plateforme souveraine d’IA générative et agentique capable de supporter des cas d’usage massifs, avec de fortes contraintes :

  • haute disponibilité
  • scalabilité GPU
  • sécurité enterprise
  • observabilité avancée
  • conformité réglementaire
  • optimisation des performances et des coûts

Vous rejoindrez une équipe transverse composée d’AI Engineers, Platform Engineers, Security Engineers, Architects, MLOps et équipes Infrastructure.

Enjeux techniques du programme

  • Déploiement enterprise-scale de plateformes LLM
  • Orchestration de workloads IA intensifs CPU/GPU
  • Industrialisation de pipelines MLOps / LLMOps
  • Scalabilité Kubernetes multi-environnements
  • Observabilité temps réel des systèmes IA
  • Sécurisation des infrastructures GenAI
  • Déploiement hybride AWS + On-Prem
  • Automatisation complète des déploiements IA
  • Optimisation inference serving & consommation GPU, Infrastructure & Platform Engineering

  • Concevoir et maintenir des infrastructures cloud et on-prem hautement disponibles pour les plateformes IA générative
  • Déployer et administrer des clusters Kubernetes dédiés aux workloads IA et LLM
  • Optimiser l’allocation des ressources :
  • CPU
  • GPU
  • mémoire
  • stockage
  • networking
  • Gérer la scalabilité horizontale et verticale des plateformes IA
  • Participer à l’architecture des plateformes de serving LLM et inference APIs

DevOps / CI-CD / Automation

  • Construire et industrialiser des pipelines CI/CD pour :
  • modèles IA
  • APIs IA
  • applications agentiques
  • composants MLOps
  • Automatiser les déploiements et rollback sécurisés
  • Mettre en place des stratégies GitOps et Infrastructure as Code
  • Garantir :
  • reproductibilité
  • traçabilité
  • auditabilité
  • résilience des déploiements

Kubernetes / Container Platform

  • Administrer des environnements Kubernetes complexes et distribués
  • Déployer des architectures containerisées haute performance
  • Optimiser :
  • scheduling
  • autoscaling
  • GPU allocation
  • pod resiliency
  • service mesh
  • Travailler sur :
  • Helm
  • Operators
  • ingress
  • networking policies
  • workload isolation

Observabilité / Monitoring / Reliability

  • Mettre en place des stacks d’observabilité avancées :
  • Prometheus
  • Grafana
  • ELK
  • OpenTelemetry
  • distributed tracing
  • Définir des métriques de performance spécifiques aux workloads IA :
  • latency
  • inference throughput
  • GPU utilization
  • token generation rate
  • uptime
  • Implémenter :
  • alerting
  • incident response
  • anomaly detection
  • capacity planning

Sécurité & Conformité

  • Implémenter les standards sécurité enterprise :
  • IAM
  • RBAC
  • secrets management
  • encryption
  • network segmentation
  • Garantir la conformité :
  • RGPD
  • AI Act
  • auditabilité
  • traçabilité
  • Participer à la sécurisation des plateformes GenAI et des flux de données sensibles

Requirements

  • 5+ années d’expérience en DevOps / Platform Engineering / SRE
  • Très forte expertise Kubernetes en production
  • Expérience solide AWS + environnements hybrides
  • Maîtrise des pipelines CI/CD et Infrastructure as Code
  • Expérience sur des plateformes critiques à forte volumétrie
  • Bonne compréhension des problématiques MLOps / LLMOps
  • Expérience workloads GPU ou IA fortement appréciée
  • Background banque / finance / environnement réglementé apprécié

Très gros plus

  • Expérience plateformes IA Générative
  • Déploiement de modèles LLM self-hosted
  • GPU scheduling / NVIDIA stack
  • Kubernetes GPU operators

Benefits & conditions

  • GitLab CI
  • GitHub Actions
  • ArgoCD
  • Terraform
  • Ansible

Monitoring & Observability

  • Prometheus
  • Grafana
  • ELK
  • Loki
  • OpenTelemetry

AI / LLM Platform

  • Mistral AI
  • Prisme AI
  • LLM serving infrastructure
  • GPU workloads
  • Inference APIs

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on indeed.com

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

3:03 min

Career evolution in data engineering and AI platforms

Maria Apazoglou · Coffee With Developers

2:53 min

Configuring dynamic proxy updates with Istio Pilot

Jan Mensch Jan Mensch · WWC Europe 2026

2:07 min

Inspecting default bridge architectures and custom Docker networks

Oliver Seitz Oliver Seitz · WWC 2025

2:22 min

Leveraging unique cultural backgrounds in engineering design

Ixchel Ruiz · LIVE

1:34 min

Pivoting careers into specialized platform engineering roles

Xavier Portilla Edo · LIVE

7:15 min

Installing Istio programmatically with bash scripts

Thomas Südbröcker · LIVE

Videos

See all

Related articles

See all