Job Vacancy MLOps / AI Platform Engineer (AWS | GCP | Terraform | Kubernetes)

🚀 Opportunité – MLOps / AI Platform Engineer (AWS | GCP | Terraform | Kubernetes)

Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée aux plateformes IA, nous recherchons un(e) MLOps / AI Platform Engineer passionné(e) par les environnements Cloud, l'automatisation et les technologies d'Intelligence Artificielle.

📍 Localisation

À définir (mode hybride selon le client)

📅 Démarrage

ASAP

🎯 Vos missions

En tant que MLOps / AI Platform Engineer, vous contribuerez à la conception, l'industrialisation et l'évolution d'une plateforme IA moderne.

Vos principales responsabilités :

Concevoir et faire évoluer des architectures IA robustes sur des environnements AWS et Google Cloud Platform (GCP).

Déployer et maintenir les infrastructures via Terraform (Infrastructure as Code).

Industrialiser les environnements IA et garantir leur cohérence entre les différents Clouds.

Concevoir, maintenir et optimiser les pipelines CI/CD afin d'automatiser les déploiements.

Administrer et optimiser les plateformes conteneurisées basées sur Docker et Kubernetes.

Participer à la mise en œuvre des solutions MLOps autour de Databricks, MLflow et Airflow.

Définir les standards techniques, bonnes pratiques, templates et documentations de la plateforme.

Assurer une veille technologique active autour du Cloud, de l'IA et de l'IA Générative.

Accompagner les équipes techniques et métiers dans l'adoption des solutions et partager votre expertise.

🛠 Stack technique

Cloud

AWS

Google Cloud Platform (GCP)

Infrastructure & DevOps

Terraform

Git

CI/CD

Docker

Kubernetes

Data & MLOps

Databricks

MLflow

Apache Airflow

👤 Profil recherché

Minimum 4 ans d'expérience sur un poste de :

MLOps Engineer

ML Engineer

Platform Engineer

DevOps Engineer

Solide expérience sur AWS et/ou GCP.

Maîtrise de Terraform et des approches Infrastructure as Code.

Expérience significative avec les pipelines CI/CD.

Bonne connaissance des environnements Kubernetes et Docker.

Expérience des outils MLOps (MLflow, Databricks, Airflow) appréciée.

Excellentes capacités de communication et de vulgarisation technique.

Esprit collaboratif, autonomie et sens du service.

Anglais professionnel indispensable.

⭐ Les plus

Expérience sur des plateformes IA à grande échelle.

Connaissances en IA Générative (GenAI).

Forte culture DevOps et automatisation.

Goût pour la veille technologique et l'innovation.

🚀 Opportunité – MLOps / AI Platform Engineer (AWS | GCP | Terraform | Kubernetes)

Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée aux plateformes IA, nous recherchons un(e) MLOps / AI Platform Engineer passionné(e) par les environnements Cloud, l'automatisation et les technologies d'Intelligence Artificielle.

📍 Localisation

À définir (mode hybride selon le client)

📅 Démarrage

ASAP

🎯 Vos missions

En tant que MLOps / AI Platform Engineer, vous contribuerez à la conception, l'industrialisation et l'évolution d'une plateforme IA moderne.

Vos principales responsabilités :

Concevoir et faire évoluer des architectures IA robustes sur des environnements AWS et Google Cloud Platform (GCP).

Déployer et maintenir les infrastructures via Terraform (Infrastructure as Code).

Industrialiser les environnements IA et garantir leur cohérence entre les différents Clouds.

Concevoir, maintenir et optimiser les pipelines CI/CD afin d'automatiser les déploiements.

Administrer et optimiser les plateformes conteneurisées basées sur Docker et Kubernetes.

Participer à la mise en œuvre des solutions MLOps autour de Databricks, MLflow et Airflow.

Définir les standards techniques, bonnes pratiques, templates et documentations de la plateforme.

Assurer une veille technologique active autour du Cloud, de l'IA et de l'IA Générative.

Accompagner les équipes techniques et métiers dans l'adoption des solutions et partager votre expertise.

🛠 Stack technique

Cloud

AWS

Google Cloud Platform (GCP)

Infrastructure & DevOps

Terraform

Git

CI/CD

Docker

Kubernetes

Data & MLOps

Databricks

MLflow

Apache Airflow

👤 Profil recherché

Minimum 4 ans d'expérience sur un poste de :

MLOps Engineer

ML Engineer

Platform Engineer

DevOps Engineer

Solide expérience sur AWS et/ou GCP.

Maîtrise de Terraform et des approches Infrastructure as Code.

Expérience significative avec les pipelines CI/CD.

Bonne connaissance des environnements Kubernetes et Docker.

Expérience des outils MLOps (MLflow, Databricks, Airflow) appréciée.

Excellentes capacités de communication et de vulgarisation technique.

Esprit collaboratif, autonomie et sens du service.

Anglais professionnel indispensable.

⭐ Les plus

Expérience sur des plateformes IA à grande échelle.

Connaissances en IA Générative (GenAI).

Forte culture DevOps et automatisation.

Goût pour la veille technologique et l'innovation.