Lead OpenShift AI Engineer | MLOps & Kubernetes Expert

Digway; Gémenos; Sur place; EUR 75 000 - 110 000; Plein temps

Résumé du poste

DIGWAY recrute un Lead Engineer / Expert OpenShift AI pour piloter une plateforme IA basée sur OpenShift AI et assurer le RUN, l’automatisation et l’industrialisation. Vous travaillerez au sein d’une équipe technique expérimentée sur des environnements Cloud/Containers et des pipelines ML.

Le poste requiert une expertise OpenShift AI et MLOps, avec un focus sur l’automatisation et l’amélioration continue, tout en accompagnant les équipes Data Science et les services opérationnels.

Qualifications

• Expérience confirmée en Expert OpenShift/Kubernetes, avec OpenShift AI et MLOps.
• Formation Bac+3 à Bac+5 en informatique ou équivalent.
• Capacité à piloter des initiatives RUN et d’automatisation dans un cadre IS/DevOps.

Responsabilités

• Exploitation et administration des plateformes OpenShift AI, supervision Kubernetes/OpenShift et gestion des incidents.
• Administration des clusters VMware/BareMetal, stockage ODF et réseaux; gestion GPU (NVIDIA/MIG).
• Mise en œuvre GitOps, CI/CD, Helm, ArgoCD et Tekton pour automatiser les opérations.
• Formation des équipes RUN et rédaction de documentations et bonnes pratiques.

Connaissances

OpenShift expertise

Kubernetes

MLOps

GitOps

Automation

Formation

Bac+3 / Bac+5 en informatique, ingénierie, systèmes & réseaux, Cloud ou Data

Outils

OpenShift

OpenShift AI

Kubernetes

ACM

Quay Enterprise

ModelMesh

Kubeflow

RHODS Pipelines

GPU NVIDIA Operator

MIG Profiles

vLLM

ArgoCD

Tekton

Prometheus

Grafana

Loki

Elastic

VMware

BareMetal

ODF

Helm

Description du poste

DIGWAY recrute un Lead Engineer / Expert OpenShift AI pour piloter une plateforme IA basée sur OpenShift AI et assurer le RUN, l’automatisation et l’industrialisation. Vous travaillerez au sein d’une équipe technique expérimentée sur des environnements Cloud/Containers et des pipelines ML.

Le poste requiert une expertise OpenShift AI et MLOps, avec un focus sur l’automatisation et l’amélioration continue, tout en accompagnant les équipes Data Science et les services opérationnels.