Job Specifications
Rejoins WeScale et contribue à un accompagnement de haut niveau pour structurer, orienter et accélérer les transformations technologiques de nos clients.
Le contexte:
Les squads AI-augmented de WeScale ne tiennent que si le sol sous leurs pieds est solide. Pipelines CI/CD intégrant des agents, infrastructure reproductible d'un client à l'autre, observabilité des systèmes où une partie des livrables est générée par des LLMs — c'est un périmètre plateforme qui n'existait pas il y a deux ans. Tu le construis.
WeScale pivote vers l'AI-augmented delivery.
Si tu veux continuer à gérer de l'infra sans te frotter à ce changement, ce n'est pas le bon endroit. Si tu es curieux de ce que ça implique concrètement en matière de pipeline et de fiabilité, ça l'est.
En mission chez nos clients:
Tu conçois et opères la plateforme qui fait tourner la Software Factory Augmentée : pipelines CI/CD où des agents participent aux étapes de revue et validation, infrastructure cloud-native reproductible via IaC, observabilité de bout en bout — y compris sur les outputs IA (dérive, latence, qualité des livrables générés).
Tu définis les blueprints d'infrastructure que les squads réutilisent d'un engagement client à l'autre.
Tu travailles en proximité directe avec les squads de delivery et l'AI Architect. Tu n'es pas dans une tour d'ivoire ops — tu es dans la boucle de delivery.
En tant que consultant(e) chez WeScale:
Tu rejoins une communauté dynamique de passionné(e)s et as l’opportunité de jouer un rôle clé dans la vie de l’entreprise.
Tu participes aux WeShare, une journée par mois dédiée au partage de connaissances.
Tu peux explorer l’un des rôles internes tels que Manager, Mentor, Recruteur technique, Porteur d’offres ou Tooling Builder.
Tu valorises ton expertise en contribuant en interne via des articles, des conférences et des retours d’expérience.
WeScale finance tes formations et tes certifications afin de te permettre de progresser en continu.
Montée en compétences régulière sur les technologies d’IA, notamment les LLM et les agents
Career Path: Track: Engineer → Senior Engineer → Lead → Staff → Principal Engineer
Ton profil:
8+ ans d'expérience en Platform Engineering, DevOps ou SRE sur des systèmes cloud-native en production -> Tu as vu des pipelines tomber en prod et tu sais pourquoi.
Une vraie culture reliability — SLOs, error budgets, post-mortems, réduction du toil -> Pas la culture « on répond aux incidents », la culture « on évite de les créer ».
Une curiosité réelle pour l'IA dans les pipelines -> Tu n'as pas besoin d'être un expert LLM, mais tu dois comprendre ce que ça change d'avoir un agent dans une boucle CI/CD : non-déterminisme, coût, observabilité des outputs.
La capacité à structurer des blueprints réutilisables -> Ce qui fonctionne sur un client doit pouvoir être reproduit sur le suivant en une journée, pas en deux semaines.
Une aisance pédagogique.
Tu accompagnes les squads dev dans l'adoption des bonnes pratiques -> Shift Left, immutable infrastructure, canary deployments — sans les bloquer.
Compétences techniques souhaitées:
Kubernetes & conteneurs : maîtrise de l'écosystème Kubernetes (Helm, Kustomize, opérateurs), Docker, gestion des namespaces et des politiques réseau. Expérience multi-cluster est un plus.
CI/CD & GitOps : GitHub Actions, GitLab CI ou Jenkins — conception de pipelines complexes incluant des étapes de validation automatisée. ArgoCD ou Flux pour l'orchestration GitOps.
Infrastructure as Code : Terraform en priorité, Ansible pour la configuration. Tu penses « module réutilisable », pas « script one-shot ».
Cloud : expertise sur au moins un hyperscaler (AWS, GCP ou Azure) — networking, IAM, services managés, coût. La certification est un plus, la pratique prime.
Observabilité : stack complète logs / métriques / traces — Prometheus, Grafana, ELK ou Loki, OpenTelemetry. Définition de SLOs/SLIs pour des systèmes intégrant des composants IA non-déterministes.
SecOps / DevSecOps : scan de vulnérabilités dans les pipelines (Trivy, Snyk ou équivalents), gestion des secrets (Vault, AWS Secrets Manager), politique Least Privilege, compliance-as-code.
MLOps : connaissance des pratiques de déploiement et monitoring de modèles en production — versioning d'artifacts, détection de dérive, gestion des endpoints d'inférence. Une expérience concrète, même sur un projet perso, est valorisée.
Scripting & automatisation : Python, Go ou Bash pour l'automatisation avancée des pipelines et la construction d'outillage interne.
Maitrise de l'anglais.
Experience dans le conseil.
Le poste est à pourvoir en CDI.
About the Company
WeScale est une société de conseil spécialisée dans la conception, la construction et l’évolution de plateformes. Nous combinons expertise technique et pratiques DevOps pour garantir performance, fiabilité et évolutivité. Nos consultants interviennent sur tout le cycle de vie d’une plateforme : de la définition de l’architecture à la mise en production, en collaboration avec les principaux fournisseurs Cloud : AWS, GCP, Azure, Scaleway. Nous bâtissons les fondations des infrastructures modernes autour de trois piliers : - In...
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