Dans le cadre de son désir de développer de nouveaux cas d'usage de l'IA dans le cloud, le DataLab Group souhaite exploiter toute la puissance du cloud pour tirer parti des capacités des modèles d'IA propriétaires et open-source.
Objectif :
- Aborder les sujets liés à l'IA générative en lien avec les offres AWS (Bedrock, SageMaker, etc.), en mettant l'accent sur les concepts clés (LLM, RAG) et les défis actuels tels que la scalabilité, les coûts et les optimisations ;
- Superviser l'intégration fluide de ces modèles d'IA avancés dans notre infrastructure cloud ;
- Optimiser l'utilisation des ressources, l'assurance de l'évolutivité et la promotion de la collaboration entre les équipes de développement et d'exploitation.
Responsabilités :
- Accompagner l'équipe technique dans les meilleures pratiques de développement et d'intégration continue ;
- Collaboration avec les parties prenantes : Établir et maintenir des canaux de communication efficaces avec divers acteurs, y compris les dirigeants, les clients et les équipes internes ;
- Mise en place d'une architecture permettant le déploiement continu de modèles d'apprentissage automatique ;
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement pour intégrer les pratiques DevOps dans le cycle de développement ;
- Créer des POC (Proof of Concept) de tests d'intégration dans Kubernetes, démontrant le potentiel des pipelines de déploiement automatisés et efficaces ;
- Concevoir l'architecture des composants AWS responsables du stockage et de l'intégration des données ;
- Gérer et maintenir l'infrastructure as code, en utilisant des outils tels que Docker, Kubernetes et Terraform ;
- Optimiser les flux de travail existants en identifiant les goulets d'étranglement et en proposant des solutions d'amélioration ;
- Surveiller les performances du système, l'efficacité des processus et la disponibilité des services en implémentant des métriques et des outils de monitoring.
Profil candidat:
Compétences Techniques:
- Expertise en AWS, Azure et Kubernetes, avec une solide expérience dans le déploiement, la gestion et l'optimisation d'infrastructures cloud ;
- Maîtrise des technologies OpenAI, CosmosDB, RDS, SageMaker, et ElasticService, notamment pour la gestion de données et l'intégration de modèles d'intelligence artificielle ;
- Développement avancé en Python, pour le développement d'outils d'automatisation, de scripts et d'applications cloud-native ;
- Expérience confirmée avec Terraform et Terragrunt pour l'infrastructure as code (IaC), permettant la gestion et le déploiement automatisé d'environnements cloud ;
- Utilisation de GitLab et ArgoCD pour les pipelines CI/CD, l'intégration continue et le déploiement continu, garantissant une livraison rapide et fiable des applications.
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