Dans un environnement où la qualité des opérations est essentielle, l’IA appliquée aux systèmes opérationnels est un enjeu clé. Notre département supervise et garantit la fiabilité d’applications critiques en H24, et nous cherchons à renforcer notre capacité de détection et d’analyse des incidents à travers des outils de traitement avancé de données.

L’objectif de l’alternance est d’intégrer l’IA dans le principe d’observabilité efficace à travers :

- La finalisation d’un outil de contrôle, d’aide à la conception et maintenance de procédures opérationnelles,

- La définition d’une stratégie, d’une organisation et d’une optimisation de la collecte des données opérationnelles (alertes, traces, logs, procédures, fiches d’incidents) permettant la construction d’une base de connaissance efficace,

- La mise en place des principes d’IA afin d’apporter une aide constructive à l’analyse de root cause, à l’aide à la décision et à l’alerting prédictif,

- La mise en place d’une interface (BOT) à destination des techniciens d’exploitation en poste 24/7 (Niveau 1) permettant une utilisation naturelle et ergonomique des fonctionnalités IA.

Tes missions :

Finalisation d’un outil d’aide à la conception de procédure       

• Utiliser de l’IA générative, notamment les LLMs, le traitement naturel du langage et la reconnaissance optique de caractère afin d’analyser le contenu des procédures existantes,
• Etablir des structures et principes globaux d’organisation de procédure,        
• Permettre l’évaluation et l’aide à la conception des procédures.

Mettre en place une base de connaissance opérationnelle

• Elaborer les principes ETL de pipeLine, collecte et enregistrements industrialisés,
• Participer à l’optimisation de ses enregistrements (métriques, logs applicatifs, procédures, outil de ticketing et suivi d’incident, …) afin d’en faciliter l’usage et réduire les coûts de stockage,
• Proposer des architectures adaptées dans un contexte applicatif.

Interface d’aide active à la décision opérationnelle (IAOps)

• Automatiser la gestion des incidents opérationnels en identifiant les composants en cause, puis en analysant les métriques, les logs et les alertes pour proposer ou déclencher des procédures correctives adaptées à travers un système intelligent capable de s’auto-corriger et de prendre en compte le feed-back des utilisateurs,
• Proposer une interface homme machine naturelle et ergonomique,
• Intégrer la création automatique des fiches d’incidents associées.

Stack & Outils

• Dashboarding : Grafana, Grafana Cloud
• Monitoring : Prometheus, ELK, OpenTelemetry
• Scripting & Automatisation : Python, Bash, Terraform, Ansible, Gitlab
• Cloud & Infrastructures : AWS, Linux (serveurs on-premise), Kubernetes, Docker, K8S, Kafka
• Alerting : NAGIOS, CentreON
• IA : AWS BedRock

Tu es étudiant(e) en école d’ingénieur ou Master DevOps / MLOps / IA / gestion des data Cloud ?

Tes atouts :

• Tu as une bonne connaissance des concepts d’IA générative, MLOps et des outils associés.
• Tu es à l’aise avec les environnements Linux et Cloud AWS.
• Tu as une sensibilité à l’automatisation et aux pratiques d’Infrastructure as Code.
• Tu as d'excellentes compétences en communication pour interagir avec les ingénieurs SRE et les techniciens de supervision en H24.
• Tu es curieux(se), autonome et en capacité à travailler en environnement opérationnel exigeant.

Ce qui t’attend :

Des défis stimulants au sein de nos équipes pour optimiser nos systèmes et les rendre toujours plus performants !

Si tu as l’esprit d’équipe et l’envie de relever de nouveaux challenges, rejoins nous dès maintenant et participe à l’aventure CLS ! 🚀

Le process de recrutement :

• Marine te contactera pour un premier échange.
• Entretien avec ton futur tuteur ou ta future tutrice.
• Entretien RH avec Marine pour finaliser.