A propos d’Atos

Atos est la marque d’Atos Group dédiée aux services numériques de bout en bout, sécurisés et accélérés par l’IA. Atos conçoit, développe et opère des environnements numériques essentiels à la performance, à la résilience et à la souveraineté. L’entreprise aide les organisations publiques et privées du monde entier à garder la maîtrise de leurs données et de leurs infrastructures, tout en répondant à leurs exigences de conformité.

Avec plus de 52 000 collaborateurs au service de plus de 4 500 clients dans 54 pays, Atos accompagne la modernisation des systèmes IT, accélère la transformation cloud et data, renforce la cybersécurité et déploie des environnements de travail numériques sécurisés, au bénéfice de ses clients, de leurs collaborateurs et de la société. Atos propose également des services de conseil et d’accompagnement à travers sa marque Atos Amplify.

Partenaire de confiance dans la gestion d’environnements complexes et critiques, Atos accompagne les organisations dans des contextes hautement réglementés et souverains.

A propos d’Atos Group

Atos Group est un leader international de la transformation digitale avec près de 54 000 collaborateurs et un chiffre d’affaires annuel de près de 7,2 milliards d’euros. Présent commercialement dans 54 pays, il exerce ses activités sous deux marques: Atos pour les services et Eviden pour les produits et systèmes. Numéro un européen de la cybersécurité et leader dans le domaine du cloud, Atos Group s’engage pour un avenir sécurisé et décarboné. Il propose des solutions sur mesure et intégrées, accélérées par l’IA, pour tous les secteurs d’activité. Atos Group est coté sur Euronext Paris.

DevSecOps / AgentOps Engineer

Nous recherchons un DevSecOps / AgentOps Engineer pour intervenir sur une plateforme Data & AI cloud-native dédiée à l’industrialisation et à l’exploitation de cas d’usage Data, Machine Learning, GenAI et agents IA.

Intégré au sein d’une équipe pluridisciplinaire réunissant Data Engineers, Data Scientists, ML Engineers et Software Engineers, vous prenez en charge l’industrialisation, le déploiement, l’observabilité, la sécurité et le run des composants de la plateforme et des workloads IA en production.

Vos missions

Vous intervenez notamment sur :

• la conception, l’évolution et l’exploitation d’une plateforme basée sur Kubernetes ;
• la conception et l’automatisation des chaînes CI/CD ;
• la mise en œuvre de pratiques GitOps ;
• l’automatisation des infrastructures et des environnements via Infrastructure as Code ;
• le déploiement et l’exploitation d'environnements cloud / multi-cloud ;
• l’intégration de pratiques DevSecOps dans les pipelines de build, test et déploiement ;
• la sécurisation des images, dépendances, secrets, APIs et workloads ;
• l’industrialisation des pipelines Data, ML, GenAI et des agents IA ;
• la gestion du monitoring, des logs, métriques et traces distribuées ;
• le suivi de la performance, de la disponibilité et de la résilience de la plateforme ;
• la sécurisation des environnements, des accès et des identités ;
• l’amélioration continue des pratiques DevOps, DevSecOps, DataOps, MLOps et AgentOps.

Dimension DevSecOps

Vous intégrez la sécurité directement dans les chaînes de développement et de déploiement de la plateforme :

• sécurisation des pipelines CI/CD ;
• analyse des dépendances et vulnérabilités ;
• scanning des images de conteneurs ;
• contrôle des configurations Kubernetes et Infrastructure as Code ;
• gestion sécurisée des secrets ;
• politiques IAM et RBAC ;
• principes de moindre privilège ;
• sécurité des APIs et workloads ;
• automatisation des contrôles de sécurité ;
• contribution aux pratiques de Security by Design et Shift-Left Security.

Dimension AgentOps / GenAI

Vous êtes notamment responsable de l’industrialisation et de l’exploitation des agents IA en production.

Cela comprend :

• CI/CD et automatisation des déploiements des agents ;
• gestion du versioning des modèles, prompts, configurations et composants ;
• supervision des agents et workflows agentiques ;
• observabilité des logs, traces, métriques et appels LLM ;
• monitoring de la qualité de service et des performances ;
• suivi de la latence, consommation et coûts d’inférence ;
• gestion des mécanismes de rollback ;
• mise en œuvre de mécanismes de kill switch et de contrôle opérationnel ;
• sécurisation des agents, APIs, modèles et secrets ;
• gestion des incidents et du run ;
• contribution à la fiabilité et à la résilience des systèmes agentiques.

Environnement technique cible

• Plateforme & orchestration : Kubernetes, Docker, Helm
• CI/CD & GitOps : GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins, Argo CD / Flux
• Infrastructure as Code : Terraform, Ansible
• Cloud : AWS, Azure, GCP ou environnements hybrides / multi-cloud
• Observabilité : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, ELK / OpenSearch
• Sécurité / DevSecOps : IAM, RBAC, Vault, Secrets Management, SAST, DAST, SCA, Container Security, Policy as Code
• Data / ML / AI : Python, MLflow, pipelines ML, Model Serving, APIs, LLM, RAG, agents IA

Profil recherché

• Nous recherchons un profil disposant de 5 années minimum d’expérience professionnelle hors stages et hors alternance.
• Le candidat devra également justifier d’au moins 4 années d’expérience opérationnelle réelle et exploitable sur des missions directement pertinentes pour le poste, notamment autour du DevOps, DevSecOps, Platform Engineering, SRE, MLOps ou de l’industrialisation de plateformes Data & AI.
• Les expériences purement académiques, de formation, de POC isolés ou sans mise en production ne seront pas considérées comme équivalentes à une expérience opérationnelle.

Une expérience concrète en environnement de production est attendue, avec une exposition démontrable à des enjeux de :

• disponibilité et résilience ;
• exploitation et run ;
• monitoring et observabilité ;
• sécurité ;
• gestion d’incidents ;
• CI/CD et automatisation ;
• déploiement de workloads conteneurisés ;
• industrialisation de plateformes ou services Data / IA.

Vous maîtrisez plusieurs des compétences suivantes :

• Kubernetes en environnement de production ;
• CI/CD et GitOps ;
• Terraform / Infrastructure as Code ;
• sécurité des pipelines et workloads ;
• observabilité et monitoring ;
• exploitation de plateformes distribuées ;
• environnements cloud ou multi-cloud ;
• IAM, RBAC et gestion des secrets ;
• scripting Python / Bash ;
• industrialisation de workloads Data ou Machine Learning.

Une expérience sur des problématiques MLOps, LLMOps, GenAI ou AgentOps constitue un atout important.

Critères d’expérience obligatoires

• 5 ans minimum d’expérience professionnelle hors stage et hors alternance.
• 4 ans minimum de missions concrètes, opérationnelles et directement exploitables sur le périmètre du poste.

Le profil doit pouvoir démontrer une contribution réelle sur des environnements de production, et non uniquement une connaissance théorique ou une exposition ponctuelle aux technologies mentionnées.

Orientation du rôle

Dominante : Run / Observabilité / Sécurité / Industrialisation

Le rôle intervient à l’interface entre Platform Engineering, DevOps, DevSecOps, MLOps et AgentOps avec un objectif clair : permettre aux équipes Data & AI de déployer rapidement leurs cas d’usage tout en garantissant leur sécurité, leur observabilité, leur résilience, leur maîtrise des coûts et leur exploitabilité en production.

La diversité est un moteur au service de la créativité de nos clients, et nous nous efforçons chaque jour de créer un environnement où chacun se sent soutenu et encouragé. 

La « Tech for Good » s'inscrit au cœur de notre mission, que ce soit en matière de lutte contre le changement climatique, pour promouvoir l'inclusion numérique ou garantir la confiance dans la gestion des données. 

Nous sommes fiers des nombreuses reconnaissances mondiales pour nos pratiques environnementales, sociales et de gouvernance, et nous nous engageons à construire un avenir meilleur pour tous en exploitant le pouvoir de la technologie.