DevOps

Bluecoders

  • Paris
  • CDI
  • Temps-plein
  • Il y a 1 mois
Une startup deeptech développe actuellement un modèle de fondation dédié à la médecine de précision en radiologie. Son ambition : démocratiser l'accès aux biomarqueurs d'imagerie, à la fois pour des usages cliniques et de recherche, via une infrastructure logicielle innovante. Ce modèle est intégré à une solution intelligente conçue pour transformer le workflow des radiologues grâce à l'IA.Après une levée de fonds de plus de 15 millions d'euros fin 2024, l'équipe poursuit sa structuration et son expansion.Descriptif du posteDevOps / MLOps Engineer - CDI - Paris / Hybrid (2j remote)Une startup deeptech en pleine croissance, spécialisée dans le développement de solutions d'IA pour la radiologie de précision, recherche son premier DevOps / MLOps Engineer. Cette recrue jouera un rôle clé dans le déploiement du produit auprès des premiers utilisateurs en Europe et aux États-Unis.Vous rejoindrez une équipe R&D à taille humaine, composée d'experts en ingénierie logicielle et en machine learning, pour accompagner le scalability, la sécurité, et la performance de la plateforme.Vos missions
  • En lien direct avec les équipes Software et ML Engineering, vous serez responsable de :
  • Gérer l'infrastructure cloud (IaC avec Terraform, Ansible)
  • Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD (Docker, déploiements)
  • Administrer la supervision & l'alerte (ex : Sentry)
  • Assurer la sécurité cloud (pare-feu, WAF, bonnes pratiques)
  • Vous participerez également à des réflexions d'architecture autour de :
  • L'optimisation GPU
  • La sécurité et la confidentialité des données médicales
  • La maintenabilité à long terme des systèmes
Sur la partie MLOps, vous contribuerez à :
  • L'automatisation du cycle de vie des modèles (déploiement, entraînement)
  • La mise en place de dashboards et benchmarks automatisés
  • Le tooling d'entraînement sur GPU, en supercalculateurs ou cloud (ex : AWS SageMaker)
Profil recherché
  • Formation Bac+5 en informatique, ingénierie ou domaine équivalent
  • Très bonne maîtrise du cloud, de l'IaC (Terraform, Ansible) et des conteneurs (Docker, Kubernetes)
  • Expérience avec des outils DevOps/MLOps et bonne sensibilité sécurité
  • Bon niveau d'anglais écrit et oral
  • Envie de s'impliquer dans un projet à fort impact en santé
  • Présence au bureau attendue 2 jours/semaine
  • Autorisation de travail en France
Atouts supplémentaires appréciés :
  • Connaissance en cybersécurité
  • Expérience avec les systèmes de serving ML (Ray, Triton, etc.)
  • Pratique du travail en environnement agile
💡 Pourquoi rejoindre le projet ?
  • Participer à un projet technologique ambitieux dans le domaine de la santé
  • Appliquer les dernières innovations en Deep Learning sur des cas concrets
  • Collaborer avec une équipe multidisciplinaire (médecins, chercheurs, ingénieurs)

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