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Overview

Une révolution en marche Chez Thiga, nous sommes convaincus que l’adoption du Cloud et de la GenAI ne se limite pas à “déployer sur Kubernetes” ou à “brancher un LLM”.

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Une révolution en marche

Chez Thiga, nous sommes convaincus que l’adoption du Cloud et de la GenAI ne se limite pas à “déployer sur Kubernetes” ou à “brancher un LLM”. Elle exige de repenser l’architecture, l’exploitation et la sécurité : des plateformes cloud natives, observables, résilientes, et capables d’industrialiser des systèmes à grande échelle.

Notre vision

Nous croyons que l’IA et le Cloud vont redéfinir :

L’Architecture Logicielle : passage d’applications “cloud-ready” à des plateformes cloud-native pilotées par l’événementiel et des briques GenAI (agents, retrieval, automatisations)

Cloud : émergence d’expériences basées sur des plateformes cloud, soutenues par des backends sécurisés (tooling, IAM, audit) et des architectures orientées “self-service” et “on-demand” pour offrir du multi-tenant, de l’event-driven, de l’API-first

Le Product Engineering : intégration native de capabilities Cloud et GenAI dans les produits, avec des exigences non négociables de SLO, sécurité, conformité et coût

Une opportunité unique

Nous sommes Market Maker. Nous montons une Task Force R&D pour passer du “POC” à la “Production-Grade App on Cloud”.

Nous recrutons des Consultant.e.s Solutions Architects capables de concevoir des plateformes et des architectures qui deviendront les standards de nos clients : Cloud, DevOps, SRE, sécurité et industrialisation de la GenAI.

R&D et Innovation :

Architecturer des plateformes Cloud & GenAI : concevoir des architectures de référence (multi-tenant, event-driven, API-first) pour implémenter des produits de manière robuste et sécurisée

Optimisation Coût / Latence / Fiabilité : définir des stratégies de performance et de FinOps (caching, autoscaling, serverless vs containers, CPU/GPU scheduling, multi-modèle pour l’IA) et mesurer l’impact sur les SLO

Data & Retrieval on Cloud : penser le socle data pour le cloud ou la GenAI

Approches “build vs buy” : évaluer et intégrer des solutions managées vs self-hosted, avec un cadre de décision pragmatique

Expertise technique

Industrialisation (DevOps / SRE / Platform Engineering) : mettre en place une plateforme de delivery (CI/CD, GitOps, IaC) et des environnements reproductibles pour applications Cloud classiques et les workloads IA

Sécurité & Compliance by Design : implémenter IAM, secrets management, chiffrement, network policies, audit, data boundaries, et optionnellement pour l’IA red teaming, et des garde-fous GenAI (content filtering, prompt injection mitigation, output constraints)

Observabilité & Fiabilité : construire le socle d’observabilité (logs, metrics, traces, OpenTelemetry), des SLO/SLI, alerting, runbooks et postmortems - et optionnellement pour les chaînes GenAI (latence, coût, qualité, hallucinations)

Audit d’architecture : analyser la scalabilité des plateformes clients (quotas, rate limiting, contention, coûts, disponibilité, DR/BCP) et proposer des trajectoires de modernisation

Leadership et influence

Tech Leading : définir des standards d’architecture et d’exploitation (landing zones, patterns d’intégration, golden paths, templates) pour accélérer les équipes.

Mentorat technique : faire monter en compétence les développeurs et SRE sur Cloud, Kubernetes, sécurité, IaC, et industrialisation GenAI (LLMOps, évaluation, gouvernance).

Un.e architecte / ingénieur.e senior : vous avez construit et peut être opéré des systèmes distribués en production (scalabilité, fiabilité, sécurité), pas seulement des prototypes

Expert.e Cloud & DevOps : expérience solide sur au moins un hyperscaler (AWS/Azure/GCP), conteneurs, Kubernetes, réseau, IAM, CI/CD, IaC (Terraform/Pulumi), GitOps. La possession d’une ou des certification(s) sera un plus

Excellent.e communicant.e : vous savez cadrer, simplifier, convaincre et accompagner plusieurs équipes (produit, sécurité, data, dev) sans dogmatisme

Des plus optionnels :

SRE-minded & pragmatique : vous raisonnez en SLO, error budgets, observabilité, résilience (chaos engineering, DR), et vous savez arbitrer time-to-market vs robustesse

GenAI aware : vous comprenez les fondamentaux de l’industrialisation GenAI (RAG, évaluation, prompt/tooling, gouvernance, sécurité) et vous savez intégrer ces briques dans une plateforme cloud

Une opportunité de bâtir des plateformes Cloud & GenAI production-grade, pas juste des démos

Un environnement technique qui valorise l’excellence opérationnelle et l’architecture “clean”

Une équipe qui aime la hard tech, le concret, et la responsabilité de bout en bout

Un budget R&D pour tester les dernières technos Cloud/GenAI (gateways, vector DB, LLMs, observabilité, GPU) et pousser des benchmarks

La possibilité de définir les patterns d’architecture (Cloud/DevOps/GenAI) des prochaines années