Contractor job Ingénieur LLMOPS/MLOps
Noisy-le-Grand (93)
ALLEGIS GROUP
Job position Ingénieur LLMOPS/MLOps
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Bonjour, je suis à la recherche d'un expert MLOPS dont vous trouverez la fiche de poste ci-dessous:
Fiche de poste – MLOps / LLMOps – Plateforme IA Générative
IntroductionUne organisation publique a conçu une plateforme d’IA générative pour répondre à des besoins métiers croissants en bande passante et en accès à des modèles performants. Face à l’augmentation rapide des usages (Assistant IA, outils internes, IA pour développeurs), il devient indispensable de renforcer les capacités opérationnelles et d’optimiser l’infrastructure.
Le matériel nécessaire à l’IA générative étant coûteux, l’optimisation de son utilisation est cruciale pour atteindre les objectifs sans dépendre uniquement de l’achat de nouveaux équipements.
Dans ce contexte, un profil MLOps est recherché en priorité, avec une expertise LLMOps fortement appréciée.
MissionLe MLOps/LLMOps recruté rejoindra la squad Plateforme et travaillera en étroite collaboration avec :
Le Product Manager (PM) pour la priorisation des besoins dans une démarche agile ;
Le Tech Lead LLMOps, garant du bon fonctionnement de la bande passante générative ;
L’équipe Data Science pour le support sur les problématiques IA ;
L’équipe Produit et les utilisateurs métiers pour les retours terrain.
Candidate profile
Expertise en MLOps (déploiement, monitoring, CI/CD, gestion de modèles IA) ;
Connaissances solides en LLMOps (vLLM, LiteLLM, optimisation de modèles) appréciées ;
Maîtrise des environnements cloud et on-premise ;
Expérience en gestion de pipelines IA et en industrialisation de modèles ;
Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec des profils variés ;
Autonomie, proactivité et capacité d’adaptation dans un environnement en constante évolution ;
Excellente communication en français (écrit et oral).
Working environment
Garantir le déploiement, la scalabilité et l’exploitation des modèles IA en environnement dev et prod ;
Mettre en œuvre des optimisations de performance (vLLM, LiteLLM, quantification, pruning, cache, speculative decoding, multi-instances, contextes élargis, etc.) ;
Répondre aux besoins métiers en matière de modèles LLM, multimodalité, raisonnement, reranking, batch, etc. ;
Réaliser des tirs de charge pour évaluer la robustesse de la plateforme ;
Assurer le suivi opérationnel du cycle de vie des modèles (téléchargement, tests, décommissionnement).
Plateforme IA générative stabilisée et opérationnelle en dev/prod ;
Documentation technique complète (paramétrages, procédures, configurations) ;
Plan de monitoring et d’optimisation continue.
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