/// Infra & Cloud
Platform Engineer / Cloud Architect
Concevoir et faire évoluer des plateformes cloud-native, autoscalables et sécurisées, avec une approche d'ingénierie produit au service des équipes Dev, Data et IA via des environnements automatisés.
/// missions
Ce que vous ferez chez Uneety
Trois temps forts du poste, pensés pour bâtir du concret, pas pour cocher des cases.
- Concevoir une architecture cloud-native multi-environnement
- Définir les standards d’architecture d’une plateforme interne self-service
- Implémenter une stratégie GitOps à l’échelle de l’organisation
- Automatiser la création et la gestion des environnements projet
- Industrialiser la mise à disposition de clusters Kubernetes managés
- Mettre en œuvre un mesh de services sécurisé
- Créer un portail développeur avec provisioning automatisé
- Implémenter un contrôle d’accès centralisé et RBAC multi-cluster
- Assurer la conformité des manifestes déployés
- Construire des modules Terraform réutilisables et testés
- Mettre en œuvre l’observabilité by design sur toute la stack
- Gérer la chaîne CI/CD d’infrastructure multi-cloud
- Participer aux comités d’architecture et définir des patterns cloud
- Définir les niveaux de SLA et de SLO applicables aux plateformes
- Optimiser les coûts cloud dès la phase de design
- Assurer la sécurité des workloads via une posture zero-trust
- Réaliser des revues d’architecture et des audits techniques
- Assurer la mise à l’échelle automatique des composants de plateforme
- Gérer les intégrations avec les systèmes d’information existants
- Produire la documentation d’usage, d’architecture et de sécurité pour les équipes
/// 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
Contribution à l'AI Readiness : infrastructure prête pour l'IA, exploitation assistée par l'IA (AIOps) et maîtrise des coûts IA (FinOps).
Capacité 01
Préparer une infrastructure AI-ready (GPU, serving, pipelines)
Outils · Kubernetes, GPU, MLOps-ready
Capacité 02
Exploitation augmentée par l'IA (AIOps)
Outils · Elastic ML, détection d'anomalies
Capacité 03
Maîtrise des coûts des charges IA (FinOps)
Outils · Kubecost, GPU cost
Capacité 04
Observabilité des services IA en production
Outils · Elastic, Prometheus/Grafana, OpenTelemetry
Capacité 05
Sécurité et conformité des workloads IA (avec Cyber)
Outils · Vault, policies
/// 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.