Profil · Software
Des plateformes cloud automatisées, sécurisées et maîtrisées en coûts, prêtes à faire tourner vos produits et vos IA.
Le Cloud et DevOps Engineer conçoit et opère l'infrastructure sur laquelle tournent vos applications et vos modèles. Il automatise tout ce qui peut l'être, de la création des environnements au déploiement, pour que les équipes livrent vite sans prendre de risques.
AWS, Azure, GCP ou multi-cloud, selon vos contraintes.
Infrastructure as code avec Terraform, Terragrunt ou CDK.
Pipelines CI/CD, GitOps et environnements reproductibles.
IAM, secrets, réseau et conformité des environnements.
Monitoring, alertes et tableaux de bord d'exploitation.
FinOps : suivi et optimisation de la facture cloud.
Vos déploiements sont manuels, lents ou risqués.
Votre facture cloud augmente sans que vous sachiez pourquoi.
Vous devez opérer une plateforme data ou IA à grande échelle.
Un énergéticien fait tourner 200 cas d'usage data et IA sur 70 espaces de travail Databricks, répartis entre Azure et AWS. L'environnement est soumis à de fortes contraintes de cybersécurité. Chaque nouvelle équipe doit pouvoir démarrer vite, sans dériver sur les coûts ni sur la sécurité.
Notre Cloud et DevOps Engineer automatise toute la plateforme en infrastructure as code, avec Terraform et Terragrunt. Il gère les identités et les accès entre les deux clouds, met en place l'observabilité et les alertes, et optimise les performances et les coûts des clusters. Les règles de sécurité sont intégrées dans les modules, pour que chaque espace de travail soit conforme dès sa création.
Les nouveaux espaces de travail sont créés en libre-service, conformes dès le départ. Les équipes data démarrent en quelques heures, et les coûts sont suivis par projet.
Des consultants expérimentés, opérationnels dès le premier jour.
Chaque demande reçoit une réponse qualifiée sous 72 heures.
Chaque profil passe un entretien technique mené par nos ingénieurs.
Engagement attesté par nos médailles EcoVadis et CyberVadis.
Le Cloud et DevOps Engineer couvre toute l'infrastructure ; l'AI Platform Engineer se spécialise sur la couche qui donne accès aux modèles d'IA et la contrôle.
Oui : AWS, Azure et GCP, y compris des architectures réparties entre plusieurs clouds.
Oui, de la conception des clusters à leur exploitation.
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Parlez-nous de votre besoin. Nous revenons vers vous sous 72 heures avec le bon profil ou la bonne équipe.