Senior DevOps/SRE - IA

Dans le cadre du développement d’une application à forte exposition utilisant de l’intelligence artificielle générative, nous recherchons un Senior DevOps / SRE afin de sécuriser et industrialiser l’infrastructure de production de notre client.

L’application est destinée à un très grand nombre d’utilisateurs potentiels et repose sur un modèle IA auto-hébergé au sein d’une infrastructure souveraine.

Chez FGTech, 1 jour par semaine est dédié à l’amélioration continue, aux formations et certifications, au partage technique, aux actions associatives ou au repos (modèle 4+1).

Les principales missions seront :

• Concevoir et mettre en œuvre les mécanismes de scalabilité de la plateforme.

• Gérer les problématiques de files d’attente et traitements asynchrones.

• Paramétrer et réaliser des tests de charge et de performance.

• Identifier les points de saturation et proposer les optimisations nécessaires.

• Mettre en œuvre les mécanismes de load balancing et de montée en charge.

• Concevoir une architecture de backup, réplication et haute disponibilité entre plusieurs datacenters.

• Définir et mettre en place la stratégie de monitoring, logging et alerting.

• Suivre la performance de l’infrastructure et de l’application en production.

• Participer à l’industrialisation et à l’automatisation des déploiements.

• En complément, accompagner les équipes sur l’installation et le déploiement de modèles IA sur infrastructure privée.

Nous recherchons un profil Senior DevOps / SRE, disposant d’une forte expertise sur les environnements de production à forte volumétrie.

Vous justifiez idéalement d’une expérience significative sur :

• Des applications à fort trafic / forte charge.

• La conception d’architectures scalables et hautement disponibles.

• Les tests de charge et l’analyse de performances.

• Les mécanismes de load balancing, réplication et résilience.

• La mise en place de solutions de monitoring, observabilité, logs et alerting.

• L’administration et l’industrialisation d’infrastructures complexes.

• Les environnements conteneurisés et orchestrés.

• Les problématiques de production critiques.

Une expérience sur des environnements IA / MLOps / LLM auto-hébergés constitue un réel plus.

Stack technique :

• Python

• FastAPI

• Angular

• TaskIQ / gestion de traitements asynchrones

• Linux

• Docker / conteneurisation

• Kubernetes ou orchestrateur équivalent

• Load balancing

• Monitoring / observabilité

• Logging centralisé

• Haute disponibilité / réplication multi-datacenter

• Infrastructure souveraine / environnement fortement contraint en matière de sécurité et de conformité

• Modèles IA / LLM auto-hébergés

• MLOps – apprécié

Entretien RH

Entretien technique

Entretien Directrice d’agence