Ingénieur DevOps IA - Freelance

Description de l'offre

Contexte

vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d’infrastructures IT. L’objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l’automatisation et la résolution proactive d’incidents. Le poste s’inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme.

Missions

• Concevoir et gérer des environnements d’expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD).

• Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l’exploitation des datasets d’infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM.

• Développer et intégrer les pipelines de déploiement d’agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents).

• Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l’automatisation des tâches infra, l’orchestration et le monitoring.

• Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé : DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD.

• Produire la documentation technique des POC, rédiger les spécifications d’industrialisation pour les équipes produit.

• Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l’automatisation infra.

Compétences techniques clés

• Systèmes d’exploitation : maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN).

Expert

• Python

Maîtrise

• Développement d’agents IA

• GIT

• Intégration SI (API, services, BDD)

Pratique

• LangChain / LangGraph

Profil recherché

1. Maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN)
2. Expertise en Python
3. Maîtrise du développement d'agents IA
4. Maîtrise de GIT
5. Maîtrise de l'intégration SI (API, services, BDD)
6. Pratique de LangChain / LangGraph

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