Ingénieur principal en fiabilité de site (Staff)

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Wand AI

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51 - 200 employés

Fondée en 2022

🤖 Intelligence artificielle

🏢 Entreprise

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Wand AI est une entreprise de logiciels d'entreprise (Wand Synthesis AI Inc. ) qui développe l'« infrastructure du travail agentique » pour permettre aux gouvernements et aux grandes entreprises de créer, gérer et étendre des équipes hybrides composées d'humains et d'agents autonomes d'IA. Leur plateforme (marquée Wand OS / Agentic Workforce Technology) offre des solutions de gestion, de supervision, d'interopérabilité entre les systèmes, des options de sécurité (prête pour SOC2, sur site/nuage privé/hébergé), des tableaux de bord, le suivi des décisions, et des outils pour déployer et régir des flux de travail agentiques à grande échelle. Wand se positionne comme un fournisseur B2B/entreprise transformant l'IA en travail opérationnel pour des organisations réglementées et à grande échelle.

Description

• Concevoir, déployer et exploiter des environnements de production évolutifs et sécurisés (préférence AWS). • Piloter les améliorations de fiabilité à travers plusieurs domaines/flux d'ingénierie. • Concevoir et faire évoluer l'infrastructure basée sur Kubernetes, y compris les initiatives de migration et d'optimisation. • Établir et appliquer des standards robustes d'Infrastructure-as-Code. • Définir et opérationnaliser les SLI, SLO et budgets d'erreur. • Renforcer l'observabilité des applications, de l'infrastructure, des pipelines de données et des systèmes ML. • Travailler en étroite collaboration avec les équipes produit et data pour intégrer l'analytique des modèles et la télémétrie produit aux analyses de fiabilité. • Intervenir sur et optimiser l'ensemble du pipeline CI/CD, de la compilation au déploiement et aux rollback. • Améliorer la sécurité des livraisons, la fréquence des déploiements et la prévisibilité des SLA. • Prendre la tête de la gestion des incidents pour des pannes complexes impliquant plusieurs systèmes et conduire les post-mortems. • Réduire les tâches opérationnelles répétitives via l'automatisation et des améliorations d'ingénierie de plateforme. • Concevoir des processus et des outils pour absorber, standardiser et dépanner les environnements clients. • Supporter et mettre en production des charges de travail ML (pratiques MLOps incluant déploiement de modèles, monitoring et workflows de réentraînement). • Veiller à ce que l'infrastructure soit conforme aux exigences de sécurité de niveau entreprise et aux obligations réglementaires. • Encadrer et former les ingénieurs et élever le niveau global de fiabilité au sein des équipes.

🎯 Exigences

• Expérience pratique significative en SRE ou ingénierie de production. • Expérience avérée de mise en place ou de montée en charge de pratiques SRE dans des environnements en forte croissance ou complexes. • Expertise approfondie des infrastructures cloud basées sur AWS ou Azure. • Solide expérience de Kubernetes (migration, mise à l'échelle et durcissement en production). • Maîtrise avancée de l'Infrastructure-as-Code (Terraform ou équivalent). • Expérience de conception et d'optimisation de pipelines CI/CD de bout en bout. • Expérience approfondie des outils d'observabilité pour systèmes distribués. • Expérience du dépannage d'environnements multi‑tenant complexes ou hébergés chez le client. • Expérience de support de plateformes de données en production et de systèmes ML. • Expérience en MLOps, incluant le déploiement et le monitoring de modèles. • Excellente compréhension des systèmes distribués, de la scalabilité et de la tolérance aux pannes. • Esprit systémique capable de comprendre les interactions entre infrastructure, produit, data et ML. • Excellentes compétences en communication et capacité à travailler en transverse.

🏖️ Avantages

• Assurance santé • Congés payés • Possibilités de formation et développement professionnel