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# DevOps IA

- **Company:** Okara
- **Location:** Lille, France
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Code Generation, Continuous Integration, Software Design Patterns, DevOps, Python (Programming Language), Software Engineering, TypeScript, Google Cloud, Performance Testing, Large Language Models, Kubernetes, Deployment Automation, Machine Learning Operations, Terraform, Golang
- **Published:** June 13, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=42ae6869c870cb0d

## About the Role

Expérience Confirmée : Tu affiches 4 à 5 ans d'expérience en SRE / DevOps / Platform Engineering, avec une forte curiosité et une veille active sur l'écosystème IA.

AI-Augmented : Plus qu'un expert d'un langage précis, tu as un socle solide en ingénierie logicielle (architecture, design patterns, testing). Tu sais piloter et challenger les LLMs et agents de codage pour orienter la génération de code (Python, Go, TypeScript) vers des solutions pérennes.

Stack Master : L'environnement Cloud GCP, Kubernetes et l'IaC ( Terraform)

## Description

En tant que consultant·e Okara, tu rejoins une équipe SRE travaillant main dans la main avec l'équipe IA pour propulser l'entreprise vers la plateformisation.

Ton terrain de jeu ? L?Internal Developer Platform (IDP) dédiée à l?IA. Un outil critique conçu pour démocratiser les agents IA à l'échelle de l'entreprise, permettant à chaque collaborateur de prototyper et d'opérer des cas d'usage IA en totale autonomie., Tu es le moteur de l'industrialisation : l'enjeu est de dépasser le stade des simples POCs pour bâtir une infrastructure IA robuste, sécurisée.

Concrètement, tu vas :
Propulser l'IDP & l'Architecture IA : Concevoir les composants clés de la plateforme (LLM Gateways, moteurs RAG) et développer des outils en libre-service pour masquer la complexité technique aux utilisateurs.

Sécuriser le "Vibecoding" : Mettre en place les garde-fous de sécurité, d'accès et d'architecture pour encadrer, fiabiliser et industrialiser le code et les agents générés par l'IA.

Industrialiser via le LLMOps : Construire des pipelines de déploiement automatisés (CI/CD) intégrant les tests de performance et de qualité spécifiques aux modèles d'IA.

Piloter l'Observabilité & le FinOps : Mettre en place un monitoring avancé pour suivre l'usage des modèles à l'échelle globale et optimiser finement les coûts d'inférence.


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