Vous recherchez des emplois d'Ingénieur(e) DevOps spécialisé(e) en Kubernetes/Openshift pour l'IA ? Cette profession se situe à la confluence stratégique du développement logiciel, des opérations informatiques et de l'intelligence artificielle. Ces experts sont les architectes et les gardiens des plateformes qui permettent le déploiement, l'exploitation et la mise à l'échelle des modèles d'IA et de Machine Learning en production. Le rôle typique d'un Ingénieur DevOps Kubernetes/Openshift AI consiste à concevoir, implémenter et maintenir des environnements de production robustes, sécurisés et évolutifs dédiés aux charges de travail d'intelligence artificielle. Leur mission centrale est de combler le fossé entre les équipes de data science, qui développent les modèles, et les impératifs de stabilité et de performance des systèmes de production. Ils transforment les prototypes en services industriels fiables. Les responsabilités communes incluent la gestion et l'optimisation des plateformes conteneurisées basées sur Kubernetes ou OpenShift, spécifiquement configurées pour exécuter des pipelines de ML (Machine Learning) et des modèles d'IA. Cela implique l'automatisation complète du cycle de vie des applications via des pipelines CI/CD (Intégration Continue/Déploiement Continu) adaptés aux besoins du MLOps, utilisant des outils comme Tekton, ArgoCD ou Kubeflow. Ils sont responsables du déploiement, de la surveillance, de la mise à l'échelle automatique et de la maintenance des modèles en production. La sécurisation des environnements, la gestion des secrets, et la conformité aux standards de sécurité sont également au cœur de leurs préoccupations quotidiennes. Ils diagnostiquent et résolvent les incidents complexes liés à l'infrastructure, aux performances des modèles ou aux flux de données. Pour exceller dans ces emplois, un panel de compétences techniques et transversales est requis. Une expertise approfondie de l'écosystème cloud-native est fondamentale : maîtrise de Docker, Kubernetes et idéalement OpenShift, ainsi que des principes d'Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) et de GitOps. La programmation, notamment en Python, est essentielle pour automatiser les tâches et interagir avec les API des plateformes d'IA. Une connaissance pratique des outils et frameworks du MLOps (Kubeflow, MLflow, etc.) et des concepts du Machine Learning est indispensable pour comprendre les besoins des data scientists. Sur le plan humain, la rigueur, l'autonomie, un excellent sens du service et une forte capacité à collaborer dans des environnements pluridisciplinaires et souvent internationaux sont des atouts majeurs. En résumé, les Ingénieurs DevOps Kubernetes/Openshift AI sont des profils hybrides rares et recherchés. Ils jouent un rôle pivot dans l'industrialisation de l'IA, en garantissant que les innovations en data science se traduisent par des services business tangibles, performants et sécurisés. Les perspectives d'emplois dans ce domaine sont en forte croissance, portées par l'adoption massive du cloud et la démocratisation des projets d'intelligence artificielle en entreprise.
