Devsecops - Annecy - Plein temps (> 32 heures)

Nous sommes à la recherche d'une expertise en architecture technique pour notre équipe au sein du Département SI Data. Nous avons besoin de quelqu'un qui peut mettre en œuvre les meilleures pratiques d'infrastructures et réseaux On-Premises, en s'appuyant sur les méthodologie d'un contexte DevSecOps : automatisation, observabilité, infrastructure as code, assurer la performance et la sécurité des architectures et infrastructures tout en participant activement à leurs améliorations continues. Objectifs et livrables Sa mission est de définir l'architecture technique d'un système d'information et de garantir la cohérence des éléments qui le composent (réseaux, matériel, systèmes d'exploitation, bases de données et applicatifs). Il doit avoir une vue d'ensemble du système d'information., * Participer à la définition des infrastructures techniques des SI * Préconiser des solutions techniques * Spécifier les infrastructures et piloter leur mise en œuvre. * Vérifier et analyser les impacts techniques des nouvelles solutions. * Conseiller les équipes chargées de la réalisation. * Accompagner la MOE dans la définition du besoin technique * Participer à tout nouveau projet ayant une incidence sur l'architecture technique ou organisationnelle.

Dans le cadre d'un projet stratégique de modernisation des processus de livraison et déploiement, nous recherchons un(e) consultant(e) DevSecOps senior pour intervenir sur une mission longue durée à Paris. Objectifs de la mission : - Automatiser les processus de déploiement avec XL Deploy / XL Release - Optimiser les templates existants - Intégrer les outils dans un environnement CI/CD (TeamCity) - Collaborer avec les équipes de développement et d'exploitation - Documenter les usages et assurer le transfert de compétences - Participer à un environnement agile collaboratif

Vous serez garant de l'intégration et de la livraison continues (CI/CD) pour une mise en production rapide et efficace des applications du périmètre., * S'adapter aux différents contextes applicatifs tout en conservant une vue d'ensemble et en œuvrant pour la standardisation et l'unification des processus. * Gérer les incidents. * Intégrer les pratiques de sécurité dans le cycle de vie du développement logiciel. * Veiller à la performance fiable des systèmes. * Assurer le monitoring & logging. * Réaliser l'automatisation des déploiements. * Être capable de se synchroniser avec d'autres streams : Équipes produit & la System Squad. * Partager techniquement. * Former et transmettre votre savoir-faire (en anglais). * Permettre que les processus de déploiement soient fiables et en ligne avec la vision et la stratégie directrice des marques et de l'IT. Tout ceci dans un environnement agile.

Nous recherchons un profil type architecte DataOps, MLOps, AI pour participer au design technique, à l'implémentation en production, à l'industrialisation, et au support et à l'amélioration continue des produits et services d'IA pour les métiers et fonctions du groupe Vous travaillerez avec le front sur : * L'élaboration, la mise en production, l'amélioration continue et le support opérationnel des fonctionnalités à valeur ajoutée autour des produits et services du Datalab : APIs, workflows MLOps, pipelines, dashboards, etc. You build it, you run it! * Participer au maintien en conditions opérationnelles, à la supervision et à la fiabilisation des 15+ plateformes de Data Science de Production du Groupe * Mettre en place les outils et bonnes pratiques, et accompagner les clients dans les démarches MLOps / LLMOps autour de ces outils. * Accompagner les utilisateurs dans l'utilisation de frameworks de calcul distribué et/ou d'accélérateurs de calcul hardware (GPU). * Renforcer les équipes de Support et d'accompagnement N3 du DataLab sur les plateformes et outils d'IA du groupe (best practices, mentoring, etc). Environnement technique de l'équipe Front * Docker / Kubernetes / OpenShift * Frameworks de calculs distribues (Spark, Ray, Dask, OpenMPI) * GPU Computing (CUDA, Rapids, NIMs, Nemo) * Environnements de Data Science Python, Conda, R (opt.) * Programmation en python * Shell scipting * MLFlow / KubeFlow * Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : Hashicorp Vault, Gitlab, Gitlab-CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow, Notre équipe est passée de 4 à 15 personnes en 2ans et nous passons à 20 cette année. Elle est séparée en 3 « mini-équipes » : * Front / AI Competency Center : Assurent le développement des solutions à offrir as-as-service et l'accompagnement des utilisateurs. * Automation : Pratiques DevSecOps / GitOps. / MLOps / LLMOps * GPU Grid System : Assurent l'administration des systèmes et un grid de GPU on premises … Et un PO Nous travaillons de pair avec : * Une équipe de DevOps pour les outils de plateformes (Vault, SSO etc...) * Une équipe de SRE pour les plateformes d'infra * Une équipe qui supporte le Datalake (Trino, Spark, et Minio) Environnement de travail