{"id":1191552,"url":"https://alion.io/job/metaline-ingenieure-devops-gpu-fhx","title":"Ingénieur·e DevOps GPU (F/H/X)","company":{"id":2681229,"name":"Metaline","domain":"metaline.fr","url":"https://alion.io/company/metaline-3","size_band":null,"is_staffing_agency":true,"employer_type":"agency","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Teamtailor","truth_index":{"grade":"B","score":82,"open_postings":11,"ghost_share":0,"stale_share":0.909,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":14,"computed_at":"2026-10-17T05:46:00Z"}},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"senior","employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Guyancourt, France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":53000,"max_usd":103000,"period":"year","method":"role_seniority_country_remote_cell","sample_n":36},"experience_years_min":5,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Agile","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"ClearML","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Dynatrace","optional":false},{"name":"GitLab CI","optional":false},{"name":"Grafana","optional":false},{"name":"Jenkins","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"OpenShift","optional":false},{"name":"Prometheus","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"SLURM","optional":false},{"name":"Jira","optional":true},{"name":"PyTorch","optional":true},{"name":"TensorFlow","optional":true},{"name":"Transformers","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-21T15:21:11Z","employer_posted_date":"2026-09-21","last_verified_at":"2026-10-18T08:00:03Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":26,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":26},"description":"METALINE est une ESN spécialisée dans l’infogérance, les services managés, le Data Center et le Digital Work Place.\nFondée avec l’ambition d’accompagner les entreprises dans la gestion et l’optimisation de leurs infrastructures IT, METALINE a su évoluer pour répondre aux enjeux technologiques d’aujourd’hui et de demain. Dans le cadre de notre croissance et pour répondre aux besoins spécifiques de l’un de nos client·e·s, nous recherchons un·e Ingénieur·e DevOps GPU (F/H/X) pour une mission stratégique à Guyancourt (78).\nVous intégrerez une équipe dédiée aux produits et services d’intelligence artificielle, au sein du domaine Data & IA, et contribuerez au déploiement, à l’industrialisation et à l’exploitation de plateformes GPUaaS et LLMaaS On-Premise.\nSi vous souhaitez évoluer dans un environnement technologique exigeant et contribuer à des projets innovants autour de l’IA, cette mission est faite pour vous !\nMissions principales\nIndustrialiser et automatiser le déploiement de plateformes IA dans des environnements On-Premise sécurisés.\n\nContribuer à l'évolution de l'architecture des plateformes GPUaaS et LLMaaS.\n\nParticiper à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance.\n\nAssurer la mise en production, la documentation et le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité des plateformes IA.\n\nParticiper à l'amélioration et à l'automatisation des processus de déploiement et d'exploitation.\n\nRéaliser des présentations et démonstrations des offres et services développés.\n\nCollaborer au sein d'une équipe DevOps en environnement Agile.\n\nParticiper aux rituels Agile, aux travaux de roadmap et à la gestion du backlog.\n\nParticiper aux astreintes techniques du pôle.\n\nProfil recherché\nCompétences techniques\nExpérience significative en DevOps et gestion de plateformes IA/ML.\n\nExpérience concrète dans la gestion et l'orchestration de ressources GPU, idéalement avec Kubernetes / OpenShift.\n\nMaîtrise de Kubernetes, OpenShift et Docker.\n\nBonne connaissance des infrastructures On-Premise et notions d'environnements Cloud.\n\nExpérience avec des solutions d'orchestration GPU telles que Run.ai, Slurm, ClearML ou Volcano.\n\nConnaissance de NVIDIA GPU Operator et des environnements MLOps.\n\nMaîtrise des outils d'automatisation et CI/CD : GitLab CI/CD, Jenkins.\n\nBonne connaissance des outils de supervision : Prometheus, Grafana, ELK Stack ou Dynatrace.\n\nMaîtrise du scripting Python et Bash ; 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