Safran Analytics est l'IA Factory du Groupe Safran spécialisée dans le traitement de données tabulaires, time series et données texte. Les équipes de Safran Analytics travaillent avec les responsables de produits et services des sociétés du Groupe pour développer des solutions innovantes à base de Analytics, Machine Learning et IA à base de modèles fondation. Au quotidien, nous consacrons autant de temps au build (analyses de données, librairies de calcul, modèles de ML, Agents IA) qu'à la compréhension profonde de problèmes terrain du monde aéronautique dans ses dimensions Engineering, Manufacturing et Services.

En tant qu'Ingénieur-e DevOps et vous contribuerez au travail de plusieurs Squad produit en méthode agile. Dans ces Squads, vous travaillerez en interaction étroite avec les architectes, les équipes data, développeurs, UX & cybersécurité.

Missions principales :
• Déployer et opérer les infrastructures Cloud AWS supportant les solutions IA et Data du Groupe.
• Mettre en place et maintenir des chaînes CI/CD pour l'industrialisation des modèles et services IA.
• Garantir la sécurité, la conformité et la résilience des environnements Cloud, en lien avec les équipes cybersécurité.
• Contribuer à la diffusion des pratiques DevOps / DevSecOps au sein de l'IA Factory.

Responsabilités détaillées :
1. CI/CD
• Concevoir, déployer et maintenir les pipelines GitLab CI/CD pour :
o Les API et microservices IA
o Les workflows complets Data/IA : préparation de données, entraînement, déploiement
o Les services fondation de l'IA Factory (bases de données, outils d'annotation, observabilité…)
• Intégrer les bonnes pratiques de tests automatisés (unitaires, intégration, non-régression).
• Automatiser les déploiements sur les différents environnements.

2. Cybersécurité & DevSecOps
• Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques de sécurité sur AWS :
o Gestion des identités et accès (IAM, rôles, privilèges minimaux)
o Chiffrement (KMS, secrets management)
o Journalisation & audit (CloudTrail, CloudWatch Logs…)
• Intégrer la sécurité dans les pipelines CI/CD :
o Analyse de vulnérabilités des images Docker
o Scan de configuration IaC
o Contrôles automatisés de conformité

3. Exploitation, supervision & support
• Assurer le maintien en conditions opérationnelles des services fondation de l'IA Factory.
• Mettre en place et maintenir les solutions d'observabilité (CloudWatch, Grafana…).
• Participer à la gestion des incidents : analyse des causes, plans d'action.
• Documenter les architectures, procédures et bonnes pratiques, et partager les connaissances au sein de l'équipe.

4. Infrastructure AWS
• Déployer et maintenir l'infrastructure via Infrastructure as Code (Terraform ou équivalent).
• Garantir la scalabilité et la disponibilité des environnements IA.
• Accompagner les Squads pour assurer une bonne

Formation & Expérience
• Diplôme d'ingénieur ou Bac+5 en informatique, systèmes d'information, réseaux/télécoms ou cybersécurité
• 3 à 7 ans d'expérience dans un rôle DevOps / Cloud
• Une expérience sur des solutions SaaS intégrant des briques IA constitue un plus

Compétences techniques :

Cloud, Infrastructure & Systèmes :
• Maîtrise des services AWS : EC2, Lambda, EKS/ECS, S3, EBS/EFS, RDS, DynamoDB, VPC, Security Groups, Load Balancers, Route 53, IAM, KMS, Secrets Manager, Config, GuardDuty
• Pratique de l'Infrastructure as Code (Terraform)
• Gestion de clusters Kubernetes
• Très bonne connaissance Linux & scripting (Bash, Python)

CI/CD & Conteneurs :
• Mise en place de pipelines CI/CD (GitLab CI idéalement)
• Maîtrise de la conteneurisation & orchestration (Docker, Kubernetes, EKS, ECS)

Cybersécurité & DevSecOps :
• Bonnes pratiques de sécurisation Cloud : authentification, autorisation, chiffrement, segmentation réseau
• Forte sensibilité DevSecOps
• Connaissance des standards (ISO 27001, NIST, ANSSI) appréciée

Compétences comportementales :
• Travail en équipe, collaboration en mode agile
• Communication aisée avec des profils variés (métiers, data, dev, cybersécurité, production)
• Autonomie, pragmatisme, initiative
• Goût pour l'amélioration continue et la standardisation
• Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes