Devops Cloud - équipe dev - LYON

Le client opère une plateforme IA on-premise et Azure hébergeant plusieurs use cases métier — allant de la résolution de problèmes de base au RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour la recherche documentaire, jusqu'à l'intégration d'agents IA.

L'équipe est une équipe de développement, et non une équipe infrastructure : le consultant interviendra en support direct aux développeurs pour industrialiser et fiabiliser les déploiements de cette plateforme.

Nous recherchons un profil DevOps à dominante développement (angular .NET Python), avec une vraie expertise Kubernetes (manifests, déploiement continu, gestion des ressources, networking), capable de s'intégrer dans un contexte IA actif et en forte croissance.

Missions principales
- Rédiger et maintenir les manifests Kubernetes (Deployments, StatefulSets, ConfigMaps, Secrets, etc.)
- Mettre en place et maintenir des pipelines de déploiement continu (CI/CD) pour les use cases IA
- Configurer et gérer les sondes Kubernetes (readiness probe, liveness probe) afin de garantir la disponibilité et la résilience des services
- Définir et optimiser les ressources CPU/mémoire (requests vs limits) pour les workloads IA
- Implémenter et maintenir les Network Policies Kubernetes pour sécuriser les flux inter-services
- Gérer les déploiements sur environnement on-premise et Azure (AKS)
- Contribuer à l'intégration des agents IA dans la plateforme existante
- Accompagner les équipes de développement sur les bonnes pratiques de déploiement et d'exploitation Kubernetes

Compétences techniques requises
Kubernetes — expertise confirmée
- Rédaction de manifests Kubernetes (Deployments, StatefulSets, DaemonSets, Jobs, CronJobs)
- Maîtrise des sondes de santé : readiness probe, liveness probe, startup probe
- Configuration des ressources : requests et limits CPU/mémoire, QoS classes
- Network Policies : conception et implémentation de règles de filtrage inter-pods et inter-namespaces
- Gestion de clusters on-premise et AKS (Azure Kubernetes Service)
- Connaissance d'Elasticsearch sur Kubernetes (configuration, opérateurs)
- Helm : packaging et déploiement d'applications

CI/CD & Automatisation
- Pipelines de déploiement continu (GitLab CI/CD, Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins)
- GitOps (ArgoCD ou Flux apprécié)
- Gestion des artefacts et registres d'images (Harbor, JFrog, Azure Container Registry)

Cloud & Infrastructure
- Azure (AKS, Azure DevOps, Azure Container Registry)
- On-premise Kubernetes
- Terraform pour le provisionnement d'infrastructure

IA & écosystème LLM (apprécié)
- Connaissance des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Déploiement de modèles LLM et d'agents IA sur Kubernetes
- Familiarité avec les outils de l'écosystème IA (LangChain, LlamaIndex, OpenAI API, etc.)

Compétences personnelles requises
- Profil orienté développement et intégration, à l'aise dans une équipe dev (pas uniquement ops)
- Capacité à monter en compétence rapidement sur de nouveaux use cases IA
- Aptitude au mentorat et à la transmission des bonnes pratiques Kubernetes aux développeurs
- Autonomie et proactivité dans l'identification des points de friction techniques
- Bonne communication pour traduire les besoins métier en solutions techniques
- Vision à moyen terme : capacité à se projeter sur l'évolution de la plateforme (passage du RAG aux agents, scalabilité des déploiements)

Livrables attendus
- Manifests Kubernetes versionnés et documentés dans le dépôt Git
- Pipelines CI/CD opérationnels pour chaque use case IA
- Documentation technique des architectures de déploiement (DAT)
- Procédures d'exploitation des clusters (runbooks)
- Rapport de recommandations sur l'optimisation des ressources et la sécurisation des flux réseau

Informations de la mission :

• Début de mission : 13/07/2026
• Durée : 6 mois
• Date de publication : 03/07/2026
• Date limite de candidature : 06/07/2026