Le poste s'inscrit dans le cadre des activités R&D de l'équipe solutions cloud, dont l'activité est de développer des solutions innovantes de supervision et de gestion à distance d'équipements domestiques et de services connectés (ex. accès Internet, connectivité Wi-Fi, qualité VoIP, etc.). Ce poste est au cœur de l'ingénierie DevOps, avec pour mission d'assurer la fiabilité, la scalabilité et la maintenabilité des environnements techniques.

Vous prendrez en charge :

1. DevOps, Supervision & Support aux déploiements client
Concevoir, implémenter et maintenir des pipelines CI/CD automatisés pour assurer des livraisons rapides et fiables.
Gérer les infrastructures via des outils d'infrastructure as code (Terraform, Ansible) sur différents environnements (développement, intégration, production).
Administrer les environnements conteneurisés à l'aide de Docker et Kubernetes.
Déployer et maintenir des outils de supervision proactive sur l'ensemble de nos environnements (cloud Public et on-premise) et proposer des actions d'optimisation.
Fournir des exigences et des recommandations d'infrastructure détaillées avant chaque déploiement client, adaptées aux besoins spécifiques et aux tailles cibles de la solution.
Assurer les déploiements, la maintenance des plateformes client et accompagner les migrations ou mises à jour si nécessaire.

2. Sensibilisation à la sécurité & support à la conformité
Participer à la mise en place de tableaux de bord/ outils d'analyse de code pour suivre la qualité du code et les indicateurs de sécurité.
Contribuer à l'identification et la correction des vulnérabilités (suivi CVE, patching), en coordination avec les équipes sécurité.
Appliquer les bonnes pratiques de sécurité dans les déploiements et la gestion des infrastructures.

3. Support MLOps & Plateforme d'analyse interne

Déployer et maintenir une infrastructure interne de type data lake pour l'analyse des données et l'entraînement de modèles IA.
Industrialiser les PoC IA existants sur une infrastructure on-premise.
Mettre en place une pipeline complet MLOps (collecte, entraînement, validation, déploiement).
Collaborer avec les équipes Data et Edge pour une intégration fluide des modèles IA dans la plateforme.

Expérience confirmée (5 ans) en pipelines CI/CD et automatisation d'infrastructure.
Très bonne maîtrise des environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et on-premise.
Maîtrise des outils Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible.
Compétence en outils de monitoring (Prometheus, Grafana, ELK/EFK, Datadog).
Connaissance des principes DevSecOps et des pratiques de sécurisation des déploiements.
Une expérience MLOps et traitement de données distribuées est un plus.
Bonnes connaissances en administration Linux et en protocoles réseau (TCP/IP, Wi-Fi).
Capacité à interagir avec les clients pour comprendre leurs besoins et y répondre efficacement.