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TunisiePublication : 6 oct. 2026

DevOps / MLOps Engineer — Topic B: AI Observability

  • Stage
  • 4-6 mois
  • Hybride
  • Échéance : 19 oct. 2026
  • Cloud and DevOps
  • MLOps / DevOps
  • AI Observability
  • Cloud and DevOps
  • AI Evaluation & Model Monitoring

Description du poste

PFE Track

DevOps / MLOps Engineer — Topic B: AI Observability

  • Location: Tunis, hybrid
  • Target profiles: Cloud, DevOps, MLOps or software engineering
  • Context: Implement observability for Jessica’s AI systems and infrastructure.

Objective

Monitor:

  • Model quality
  • Latency
  • Token usage
  • Failures
  • Infrastructure health

The project includes building dashboards, alerts and automated sanity checks.

Core stack

Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow, Azure / AWS, monitoring, Linux and APIs.