La mission porte sur la conception et le déploiement de POC autour des agents autonomes et des LLM appliqués aux données d'infrastructure IT (logs, CMDB, monitoring). L'objectif est de fournir des aides intelligentes à la production : supervision, automatisation et résolution proactive d'incidents, dans une logique d'industrialisation à terme. Vos missions : Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes / Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD) Automatiser la collecte, le pré-traitement et l'exploitation des datasets d'infrastructure pour alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA, en lien avec les data scientists et ingénieurs IA (LangChain, LangGraph, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation infra, l'orchestration et le monitoring Garantir la sécurité des développements et déploiements en environnement réglementé : DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD Produire la documentation technique des POC et les spécifications d'industrialisation Assurer une veille sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation d'infrastructure Profil candidat: Minimum 6 ans d'expérience sur des sujets d'automatisation / DevOps / plateformes Python : niveau expert. Bash et Go appréciés LangChain / LangGraph et développement d'agents IA : bonne pratique attendue Kubernetes, Docker, Helm CI/CD : Jenkins, GitLab CI, ArgoCD ? Git indispensable Cloud & IaC : AWS, Azure ou GCP, Terraform / Pulumi / CloudFormation Automatisation de configuration : Ansible, Puppet ou Chef Monitoring & logging : Prometheus, Grafana, ELK Intégration SI : API, services, bases de données Sécurité : DevSecOps, SonarQube, Snyk, Aqua Security, RGPD Linux/Unix et bases réseau solides (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN) Anglais courant à l'écrit et à l'oral (équipes internationales) Environnement agile (Scrum, Kanban), JIRA