Architecte Automatisation – Ingénierie de la Qualité

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Artificial Intelligence • Data Center and Cloud Computing • High Performance Computing

DDN est un leader mondial des solutions de Data Intelligence pour l’IA, offrant des technologies de calcul haute performance (HPC) et de gestion avancée des données. Axés sur l’accélération des déploiements d’IA et de l’analytique avancée, les produits de DDN, dont la Data Intelligence Platform et des systèmes de stockage avancés, servent des secteurs variés tels que la santé, les services financiers et le secteur public. DDN s’engage à transformer l’infrastructure data des entreprises afin d’exploiter tout le potentiel de l’IA et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.

1001 - 5000 employés

Fondée en 1998

🤖 Intelligence artificielle

💰 €10 000 000 Funding Round en 2011-06

Description

• Architecturer et être responsable du framework d'automatisation basé sur pytest, en pilotant son architecture et son évolution. • Développer des bibliothèques Python robustes et réutilisables ainsi que des fixtures pytest pour les API, les interfaces en ligne de commande (CLI) et l'orchestration de charges de travail complexes. • Concevoir l'automatisation comme une plateforme en libre-service (Automation as a Service) permettant aux développeurs d'écrire, d'exécuter et de contribuer aux tests. • Rédiger documentation, exemples et parcours d'onboarding afin de favoriser l'adoption des bonnes pratiques d'automatisation au sein des équipes d'ingénierie. • Rechercher et mettre en œuvre des stratégies de test basées sur l'IA/ML pour créer des charges de travail intelligentes et adaptatives pour la validation des clusters, du stockage et de la QoS. • Diriger les revues de code pour les soumissions d'automatisation afin d'assurer la qualité et la maintenabilité. • Concevoir des automations pour valider les comportements des systèmes distribués : clustering, basculement de services et montée en charge horizontale. • Adopter les principes du chaos engineering et étendre l'automatisation d'injection de pannes pour détecter les faiblesses systémiques. • Intégrer les tests de performance et de résistance (fio, IOR, Minio Warp, Mongoose, MLPerf) dans les pipelines CI/CD afin de valider le débit, la latence et la résilience. • Concevoir des automations exécutables efficacement sur Kubernetes, Docker, hyperviseurs et bare-metal, en faisant évoluer l'exécution des tests avec le développement. • Intégrer les résultats de tests avec l'observabilité (Grafana, Prometheus, ELK) pour valider la qualité à partir de la télémétrie. • Encadrer et diriger des ingénieurs QA et développement à l'échelle mondiale, en élevant les compétences en Python, pytest et en patterns modernes d'automatisation.

🎯 Exigences

• Python — niveau expert : maîtrise approfondie et opérationnelle de Python, incluant pytest (fixtures, plugins, paramétrage), asyncio et la construction de frameworks scalables. • Systèmes distribués : solide compréhension du clustering, de la tolérance aux pannes et des principes de montée en charge horizontale ; expérience en orchestration de machines fortement souhaitée. • Linux & systèmes de stockage : expérience étendue de Linux (Ubuntu/RHEL) et des protocoles de stockage tels que S3/Object, NVMe/iSCSI et NFS/SMB. • Performance & orchestration : capacité avérée à intégrer des outils de performance (fio, IOR, Minio Warp) et à orchestrer des tests dans Docker et Kubernetes. • CI/CD : très bonne maîtrise de Jenkins ou GitHub Actions pour des pipelines d'automatisation complexes. • Observabilité : expérience de l'utilisation de Grafana, Prometheus ou de la stack ELK pour analyser la télémétrie et les résultats de tests. • IA/ML pour la QA (souhaité) : expérience de l'application de techniques de data science ou de machine learning aux tests ; familiarité avec Pandas, NumPy, SciPy et scikit-learn est un plus. • Scripting : maîtrise du shell Bash requise. • Atout : expérience en Go ou C++. • Leadership & compétences relationnelles : historique démontré d'écriture et de responsabilisation du code, passion pour l'autonomisation des équipes, engagement envers des revues de code rigoureuses, pensée stratégique, capacité de mentorat et excellentes compétences en communication.