/// Infra & Cloud
AIOps Engineer
Utiliser l'IA et le machine learning pour détecter, prédire et corriger automatiquement les incidents d'exploitation à partir des logs, métriques, traces et événements, selon le principe où l'IA accélère et l'humain tranche.
/// missions
Ce que vous ferez chez Uneety
Trois temps forts du poste, pensés pour bâtir du concret, pas pour cocher des cases.
- Mettre en place une plateforme d'observabilité unifiée (logs/métriques/traces)
- Implémenter la détection d'anomalies ML sur séries temporelles
- Corréler et dédupliquer les alertes multi-sources
- Réduire l'alert fatigue par scoring et priorisation
- Construire des pipelines de remédiation automatique (auto-heal)
- Prédire les saturations capacitaires (forecasting)
- Industrialiser la gestion des incidents et l'escalade
- Mettre en œuvre l'analyse causale assistée (RCA)
- Détecter les dérives de performance applicative
- Cartographier dynamiquement les dépendances de services
- Définir et suivre les SLI/SLO/error budgets
- Automatiser l'enrichissement contextuel des alertes
- Intégrer l'AIOps à la CI/CD (déploiements observés)
- Mettre en place le change-impact analysis
- Optimiser le routage et la classification des tickets
- Industrialiser les tableaux de bord opérationnels
- Gérer la rétention et le stockage scalable des télémétries
- Mettre en place l'auto-scaling piloté par signaux
- Évaluer la qualité des modèles AIOps (faux positifs/négatifs)
- Conduire l'amélioration continue du Run (post-mortems, MTTR)
/// stack & outils
Votre terrain de jeu technique
Les technologies et plateformes que vous manipulerez au quotidien, selon les missions et les contextes clients.
/// dimension ia
L’IA n’est pas une option, elle fait partie du métier
Ce rôle relève directement de l'AIOps : l'intelligence artificielle est appliquée à l'exploitation, avec des garde-fous humains sur les actions sensibles.
Capacité 01
Modèles de détection d'anomalies et baselines comportementales
Outils · Elastic ML, Prometheus anomaly
Capacité 02
Remédiation automatisée gouvernée (validation humaine)
Outils · runbooks validés, garde-fous
Capacité 03
Prévision de charge et capacity planning ML
Outils · forecasting
Capacité 04
Boucle de feedback et réentraînement des modèles AIOps
Outils · MLOps léger, drift monitoring
Capacité 05
Observabilité des charges IA (infra AI-ready, GPU)
Outils · monitoring GPU, serving
/// pourquoi nous rejoindre
Ce que ce poste vous apportera
Des missions à fort impact
Des contextes exigeants, des sujets de pointe, et la liberté de proposer.
L’IA intégrée à votre pratique
GenAI, MLOps, AIOps : montez en compétence sur le terrain, avec les bons outils.
Un collectif d’experts
Une communauté technique active, des retours d’expérience et un mentoring continu.