MLOps / SysOps / FinOps

• Concevoir et administrer les plateformes Data & IA : • Analyser les besoins et définir les architectures cibles pour les environnements de stockage, calcul et orchestration (ex : Data Lakes, Data Warehouses, environnements de ML). • Provisionner et configurer les ressources Cloud Public et/ou Souverain (compute, stockage, réseau, IAM). • Mettre en place des règles de gouvernance, d’accès et de sécurité pour les plateformes (ex : gestion des droits, politiques de sécurité, conformité RGPD). • Expertise relative à l’Usine Logicielle et aux chaînes CI/CD : • Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’intégration et de déploiement continu (CI/CD) adaptés aux projets Data & IA. • Automatiser les tests (unitaires, qualité de code, sécurité) dans les pipelines CI/CD. • Fiabiliser et optimiser les chaînes existantes (ex : temps de build, gestion des échecs). • Accompagner les équipes projets sur les bonnes pratiques CI/CD (ex : ateliers, coaching). • Assistance et expertise technique : • Assurer le support aux Data Scientists et équipes projets pour les plateformes Data & IA (diagnostic et résolution d’incidents, suivi de production). • Identifier et mettre en œuvre les évolutions du socle technique (ex : mises à jour logicielles, migrations). • Animer des ateliers ou sessions de support technique pour partager les bonnes pratiques. • Gestion des environnements Cloud et conteneurisés : • Conseiller les équipes projets sur le choix et le dimensionnement des solutions Cloud et conteneurisées (ex : Docker, Kubernetes). • Accompagner la conception d’architectures conteneurisées (ex : microservices, orchestration). • Participer aux travaux de migration d’architectures Cloud Public vers Cloud Souverain (étude d’impact, plan de migration, tests). • Optimisation des coûts (FinOps) : • Surveiller et analyser les coûts liés aux ressources Cloud et aux plateformes Data & IA. • Proposer des optimisations pour réduire les coûts tout en maintenant la performance (ex : droit-sizing, réservation de capacités, suppression des ressources inutilisées). • Mettre en place des outils de suivi (ex : tableaux de bord FinOps, alertes de dépassement budgétaire). • Observabilité et monitoring : • Configurer des outils de monitoring (ex : Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour surveiller les performances, la disponibilité et la santé des plateformes. • Mettre en place des alertes pour détecter les anomalies (ex : dérive des données, failures de services). • Analyser les logs et métriques pour identifier les causes racines des incidents.