Find your next tech and IT Job or contract GPU

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. Vous sécurisez cette plateforme dès sa conception : conteneurs, GPU, modèles et données, avec des interventions ciblées qui se cumulent avec votre activité (environ 100 interventions de 2 heures par an, soit environ 30 jours). Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : votre expertise est reconnue et votre travail sert l'intérêt général. Missions : Durcir les systèmes, conteneurs et orchestrateurs (ANSSI, CIS) - Gérer les vulnérabilités : pilotes GPU, frameworks, images de conteneurs - Analyser les risques propres à l'IA : fuite de données, injection de prompts, chaîne d'approvisionnement des modèles - Revoir les droits d'accès et la traçabilité - Répondre aux incidents et rédiger des notes de recommandation claires Démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Ingenieur DevOps Plateforme GPU au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte ? Le pôle CCXP conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble de ses entités . Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. Vos missions ? Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance Documenter les offres et services et assurer leur mise en production Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles Participer aux daily meetings animés par la Product Owner Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle Participer aux astreintes techniques du pôle L'environnement technique ? Orchestration GPU : Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (, Slurm, ClearML, Volcano...) Containerisation : OpenShift, Kubernetes, Docker (5+ ans) Infrastructure : OpenShift, infrastructure on-premise, notions cloud (AWS, GCP, Azure, Scaleway ...) Automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un + • Supervision : Prometheus, Grafana, ELK Stack, Dynatrace • Scripting : Python, Bash, Go est un + Votre profil ? De formation supérieure en informatique, vous bénéficiez d'au moins 5 ans d'expériences sur un poste similaire avec une Expérience avec ou KAI Scheduler serait un plus ainsi qu'une expérience et intérêt à la gestion de plateforme en production (MCO/MCS). Une première expérience de 5 ans minimum dans le domaine de la Data, et de l'automatisation des processus informatiques est requise Compétences techniques : Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks (Transformers, TensorFlow, PyTorch) • Expérience en environnement bancaire ou secteur régulé Certification Kubernetes (CKA/CKAD) ou Openshift serait un plus Maîtrise des outils Atlassian (Jira, Wiki) Maitrise de l'agilité Anglais : Opérationnel (usage régulier) Vos Atouts : Excellent relationnel, Agilité, - Esprit d'équipe, Force de proposition Rigueur et sens de l'organisation Localisation : Guyancourt ou Montpellier avec déplacement occasionnels Télétravail : 2j de télétravail/semaine Démarrage / Durée : ASAP, mission longue durée Statut : CDI / Freelance Si votre profil répond aux critères ci-dessus, Chloé se chargera de vous contacter par téléphone, suivi d'un entretien avec elle et l'opérationnel en charge du besoin. Si votre profil est validé, nous enverrons votre CV au client pour un ultime entretien avant votre démarrage ;) Vous avez du talent ? Nous avons les défis. N'hésitez plus et postulez !

CONTEXTE ET ENVIRONNEMENT Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. PÉRIMÈTRE D'INTERVENTION Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. MISSIONS PRINCIPALES • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés • Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme • Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance • Documenter les offres et services et assurer leur mise en production • Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services • Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) • Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles • Participer aux daily meetings animés par la Product Owner • Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap • Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner • Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle • Participer aux astreintes techniques du pôle

En tant qu'Ingénieur ML au sein de l'équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation, votre maîtrise de Python et votre expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités ClésFavoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences (experiment tracking) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs

Au sein du domaine Data & IA, vous rejoindrez une équipe dédiée aux plateformes GenAI et participerez au déploiement, à l'industrialisation et à l'exploitation d'une plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. L'objectif est de mettre à disposition des entités du groupe des solutions IA agentiques, souveraines, sécurisées et hautement disponibles. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la plateforme, de sa conception jusqu'à son maintien en conditions opérationnelles en production. Vos missionsIndustrialiser et automatiser le déploiement de plateformes IA dans des environnements On-Premise sécurisés. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme. Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Documenter les offres et services et accompagner leur mise en production. Réaliser des présentations et démonstrations des solutions développées. Assurer le MCO/MCS des plateformes IA en production. Participer à la résolution des incidents et au maintien de la disponibilité et de la sécurité des plateformes. Collaborer au sein d'une équipe Agile / Dev Team. Participer aux daily meetings, ateliers de co-construction et rituels de la squad. Prendre en charge les éléments de backlog définis avec la Product Owner. Contribuer à la roadmap de la plateforme. Participer aux astreintes techniques du pôle. Compétences techniques recherchées GPU / IA / MLOpsExpérience avec des plateformes ou infrastructures GPU. Connaissance de solutions d'orchestration GPU : , Slurm, Volcano, ClearML, KAI Scheduler, etc. Bonne compréhension des architectures IA / Machine Learning. Connaissance de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow, Transformers. Expérience MLOps / AI Platform / ML Platform appréciée. Une expérience GenAI / LLM constitue un plus. Kubernetes / ConteneurisationKubernetes / OpenShift. Docker. Expérience significative en environnement de production. Une certification CKA / CKAD ou OpenShift constitue un plus. InfrastructureExpérience en environnement On-Premise. Infrastructure distribuée, sécurisée et hautement disponible. Connaissances Cloud : AWS, GCP, Azure, Scaleway, etc. DevOps / AutomatisationGitLab CI/CD. Jenkins. Infrastructure as Code / automatisation. Python et Bash. Go constitue un plus. Kestra constitue un plus. Supervision / ObservabilitéPrometheus. Grafana. ELK Stack. Dynatrace. Outils / MéthodologiesJira / Wiki / outils Atlassian. Méthodes Agiles. Expérience du fonctionnement en équipe produit / plateforme.

Dans le cadre de la structuration de ses activités Data Center, un acteur technologique en forte croissance recherche un Chef de Projet Supply Chain Data Center Senior pour une mission d'environ 6 mois. Rattaché(e) à la Direction de la Production, vous aurez pour objectif de structurer et professionnaliser la fonction Supply Chain Data Center, aujourd'hui répartie entre plusieurs interlocuteurs, tout en accompagnant le cadrage et le déploiement du futur SI Supply Chain. Vos principales missions seront : Analyser l'organisation Supply Chain existante et identifier les axes d'amélioration ; Structurer les processus couvrant l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement Data Center ; Piloter les problématiques liées aux achats de matériels IT : serveurs, GPU, équipements réseau, pièces détachées ; Structurer la gestion des stocks, des approvisionnements et des flux logistiques vers les différents Data Centers ; Optimiser la relation et le suivi des fournisseurs ; Se déplacer régulièrement sur les sites afin d'observer les pratiques et comprendre les contraintes opérationnelles ; Accompagner concrètement les équipes terrain dans l'évolution des processus ; Recueillir et formaliser les besoins fonctionnels liés au futur SI Supply Chain ; Participer au cadrage et au déploiement d'une solution de type ERP / gestion des stocks / approvisionnements ; Identifier et évaluer les solutions susceptibles de répondre aux besoins de l'organisation. Le poste combine donc une dimension stratégique et structurante avec une forte composante opérationnelle et terrain.

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. L'objectif : donner à ses équipes des outils d'IA puissants, sûrs et maîtrisés. Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : vos décisions techniques comptent, votre expertise est reconnue, et les usages que vous rendez possibles servent l'intérêt général. Missions : Administrer au quotidien les clusters GPU (pilotes, mises à jour, correctifs) - Gérer l'ordonnancement et les quotas (Slurm ou Kubernetes) pour partager les ressources entre projets - Superviser la plateforme et suivre l'utilisation des GPU et du stockage - Gérer les utilisateurs, les accès et le stockage partagé - Traiter les incidents et les demandes, et documenter chaque évolution - Automatiser avec Ansible et transmettre vos bonnes pratiques aux équipes Mission longue : démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables, environ 200 jours par an. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Ingenieur DevOps Plateforme GPU au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte ? Le pôle CCXP conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble de ses entités . Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. Vos missions ? • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés • Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme • Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance • Documenter les offres et services et assurer leur mise en production • Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services • Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) • Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles • Participer aux daily meetings animés par la Product Owner • Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap • Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner • Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle • Participer aux astreintes techniques du pôle

Dans le cadre du déploiement d'une solution d'intelligence artificielle, un Administrateur Système confirmé / Ingénieur OpenShift-Kubernetes est recherché pour accompagner l'intégration et l'industrialisation de la solution au sein d'un environnement d'entreprise complexe. Le consultant interviendra à l'interface entre l'éditeur de la solution IA et les équipes internes Infrastructure, Sécurité, Architecture et Exploitation. La mission comporte une forte dimension de cadrage technique, conseil, coordination et transfert de compétences. Responsabilités : Accompagner l'intégration technique de la solution avec l'éditeur ; Analyser les prérequis infrastructure et contribuer au cadrage de la solution ; Déployer et configurer les composants containerisés sur OpenShift / Kubernetes ; Participer à la conception et à la mise en œuvre de l'architecture technique ; Coordonner les travaux avec les équipes Infrastructure, Sécurité et Exploitation ; Mettre en œuvre les exigences de sécurité et de conformité ; Identifier les risques techniques et contribuer à leur traitement ; Participer à l'industrialisation de la solution ; Mettre en place ou contribuer aux pipelines CI/CD ; Packager et automatiser le déploiement de la solution ; Garantir les mécanismes de disponibilité, redondance et exploitabilité ; Participer à la supervision et au maintien en conditions opérationnelles ; Accompagner les phases de tests et de mise en production ; Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Livrables attendus : Dossier d'Architecture Technique (DAT) ; Dossier d'Exploitation (DEX) ; Documentation d'installation et de déploiement ; Documentation des procédures d'exploitation ; Documentation CI/CD et industrialisation ; Guides techniques et procédures de troubleshooting ; Supports de transfert de compétences.

Vos missions **Exploitation & Administration OpenShift AI** - Administration et maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI - Traitement des incidents et demandes de support - Supervision de l'environnement Kubernetes/OpenShift - Patching et montées de version - Gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements - Gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme **Infrastructure & Plateforme** - Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal - Gestion des ressources GPU - Administration du stockage et de la persistance des données - Gestion des composants réseau OpenShift (Ingress, Network Policies, exposition des services) **OpenShift AI & MLOps** - Administration des Data Science Projects et Workbenches - Gestion des services de Model Serving (ModelMesh) - Déploiement et exploitation de pipelines ML - Optimisation des ressources GPU pour les usages IA - Accompagnement des équipes Data Science et IA **Automatisation & Industrialisation** - Mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD - Déploiement d'applications via Helm - Administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton - Automatisation des opérations récurrentes - Participation aux projets de transformation de la plateforme **Formation & Accompagnement** - Formation des équipes en charge du RUN - Montée en compétence du Service Owner - Documentation des procédures et bonnes pratiques - Transfert de connaissances vers les équipes d'exploitation

EXPERT KUBERNETES / IA (H/F)Contexte de la missionNous recherchons pour le compte de notre client un(e) Expert(e) Kubernetes / IA pour assurer l'exploitation, la disponibilité, la performance et la stabilité d'un cluster IA reposant sur des infrastructures GPU/CPU, réseau et stockage. Le profil recherché devra également contribuer à l'automatisation de l'exploitation, au traitement des incidents et à l'amélioration continue de l'infrastructure. Missions principales Maintien en condition opérationnelle – MCO Garantir la disponibilité, la performance et la stabilité du cluster IA. Administrer les nœuds GPU/CPU, les infrastructures de stockage et les composants réseau. Assurer le suivi et l'optimisation des ressources de l'infrastructure. Piloter les opérations de maintenance et les mises à jour techniques. Administration Linux Installer, configurer et administrer les environnements Linux Ubuntu. Réaliser les opérations d'optimisation et de troubleshooting. Administrer et mettre à jour les pilotes NVIDIA, CUDA et composants associés. Kubernetes Administrer et exploiter les environnements Kubernetes. Réaliser les déploiements, le scaling et la gestion de la haute disponibilité (HA). Assurer le maintien en conditions opérationnelles des clusters. Piloter les mises à jour des composants Kubernetes. Gérer les problématiques liées aux ressources et à la capacité des clusters. Supervision et observabilité Mettre en place et maintenir la supervision des infrastructures. Exploiter Prometheus et Grafana pour le monitoring et l'analyse des performances. Identifier les anomalies et anticiper les incidents grâce à une approche proactive. Automatisation Automatiser les tâches d'administration et d'exploitation avec Ansible. Développer et maintenir des scripts Bash et Python. Optimiser les processus opérationnels afin de réduire les tâches manuelles. Gestion des jobs IA / GPU Assurer l'ordonnancement des tâches et jobs GPU. Gérer les quotas, priorités et ressources GPU. Optimiser l'allocation des ressources CPU/GPU. Gestion des incidents Prendre en charge les incidents techniques complexes. Réaliser les analyses de causes racines et les post-mortems. Définir et suivre les plans d'actions correctifs. Coordonner les interventions avec les différentes équipes techniques. Documentation Rédiger et maintenir la documentation d'exploitation. Formaliser les procédures techniques et les consignes de maintenance. Garantir la traçabilité et la continuité des opérations.

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. L'objectif : donner à ses équipes des outils d'IA puissants, sûrs et maîtrisés. Vous mettez en production des modèles, dont des LLM, sur une infrastructure GPU maîtrisée de bout en bout, et vous aidez les équipes à s'en servir. Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : vos décisions techniques comptent, votre expertise est reconnue, et les usages que vous rendez possibles servent l'intérêt général. Missions : Déployer et exploiter des modèles (dont des LLM) sur les clusters GPU - Mettre en place et maintenir les chaînes MLOps : suivi d'expériences, pipelines, registre de modèles - Optimiser l'usage des GPU : profilage, quantification, partage de GPU - Accompagner les data scientists et les équipes utilisatrices - Assurer la veille technologique et recommander des évolutions - Documenter et suivre des indicateurs d'usage Mission longue : démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables, environ 200 jours par an. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Dans le cadre du développement de nouvelles offres d'infrastructure dédiées à l'intelligence artificielle, nous recherchons un expert Infrastructure IA spécialisé dans les environnements GPU as a Service et l'inférence. Rattaché au Tech Lead IA, vous intervenez sur la conception, le déploiement et l'exploitation de plateformes destinées à l'entraînement et à l'hébergement de modèles d'intelligence artificielle, notamment des LLM. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Participer à la conception et à la mise en place d'une offre GPU as a Service, de l'architecture au déploiement. Concevoir et développer des solutions d'inférence adaptées aux besoins des clients. Contribuer au dimensionnement des infrastructures et au choix des technologies. Participer à la construction et à l'évolution de clusters GPU haute performance. Intervenir sur la mise en œuvre opérationnelle, l'industrialisation et l'optimisation des environnements. Collaborer avec les équipes techniques afin de garantir la performance, la disponibilité et la sécurité des plateformes. Accompagner la structuration des solutions dans une logique de transfert progressif vers une équipe interne. Modalités de la mission : Mission d'environ 6 mois, jusqu'au recrutement d'un collaborateur interne. Temps plein. Démarrage dès que possible. Localisation : La Défense ou Lyon. Télétravail flexible. Taux journalier à définir selon le profil.

Pour un grand groupe industriel, nous recherchons un développeur Python confirmé pour renforcer l'équipe en charge d'une plateforme de calcul intensif (CPU/GPU). Vos missions : Développement, maintenance et optimisation des scripts et librairies Python Refonte et sécurisation de chaînes de traitement Optimisation des performances (durée des traitements, usage CPU/RAM/GPU, stockage, réseau) Industrialisation et automatisation des workflows Mise en place des bonnes pratiques (qualité, tests, logging), contribution aux choix d'architecture Analyse et résolution d'incidents complexes Participation aux rituels Agile

Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM