Find your next tech and IT Job or contract Vertex AI

We have a new requirement for Generative Ai Engineers to work for a client of ours. This role has been deemed Inside IR35 and work will be completed remotely. Experience in the following required: * Implementing AI/ML pipelines for model training, validation, and deployment (using tools such as MLflow, Vertex AI, or Azure ML). * Manage model evaluation, drift monitoring, and continuous improvement processes. * Optimize inference performance and cost (e.g., model compression, quantization, API optimization). * Ensure compliance with AI ethics, security, and governance standards. * Prepare and curate training datasets (structured/unstructured text, images, code). * Apply data preprocessing, tokenization, and embedding generation techniques. * Work with vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS, Chroma) for semantic retrieval use cases. * Partner with business stakeholders to identify and shape AI use cases. * Contribute to the creation of a strategic AI adoption roadmap and reusable AI Workbench / platform components. * Support POCs, pilots, and full-scale implementations with agile delivery. * Document and present solution designs, technical findings, and results to leadership and clients. To be considered please submit an up-to-date CV. LA International is a HMG approved ICT Recruitment and Project Solutions Consultancy, operating globally from the largest single site in the UK as an IT Consultancy or as an Employment Business & Agency depending upon the precise nature of the work, for security cleared jobs or non-clearance vacancies, LA International welcome applications from all sections of the community and from people with diverse experience and backgrounds. Award Winning LA International, winner of the Recruiter Awards for Excellence, Best IT Recruitment Company, Best Public Sector Recruitment Company and overall Gold Award winner, has now secured the most prestigious business award that any business can receive, The Queens Award for Enterprise: International Trade, for the second consecutive period.

Contexte La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateur, mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Afin d'améliorer la personnalisation de l'expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur une plateforme cloud majeure et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l'orchestration des traitements. La stack inclut aussi d'autres services de la plateforme cloud. Missions de l'équipe Créer les premiers cas d'usage en lien avec la personnalisation de l'expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l'exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe

Dans le cadre de notre premier projet de migration vers GCP, dont l'objectif est de fournir un accès centralisé via API aux modèles VERTEX et GEMINI, nous devons garantir la sécurité dès la conception de notre environnement GCP. Le consultant est attendu pour : comprendre la mise en œuvre de la sécurité dans GCP par une autre filiale du groupe formaliser des lignes directrices techniques de sécurité pour les services GCP qui seront utilisés proposer des garde-fous à mettre en place au niveau de l'organisation GCP Services GCP identifiés : Organisation Cloud Storage Secret Manager Cloud KMS Cloud Router HA VPN Gateway GCP Cloud Interconnect Vertex AI Model Armor Point de terminaison Private Service Connect Remarque : Les benchmarks de niveau 1 du CIS applicables à GCP ont déjà été sélectionnés

Mission : Cloud Security Expert – GCP 👤 Profil recherché Consultant senior (7 ans d’expérience) en sécurité cloud GCP Solide maîtrise : Gouvernance sécurité Cloud & environnements hybrides Sécurisation multi-tenant et architectures GCP Normes CIS Benchmarks, ISO 27001, Zero Trust Expertise technique : IAM, VPC, KMS, logging, API & network security Expérience grands comptes internationaux Soft skills : autonomie, rigueur, esprit analytique, collaboration internationale 🧠 Missions principales Analyser les implémentations de sécurité GCP existantes dans le groupe Rédiger des Security Technical Guidelines pour les services GCP utilisés Définir et documenter les guardrails et policies GCP : organisation policies, IAM, KMS, logging, réseau Assurer la conformité au CIS Benchmark GCP Level 1 et à la politique sécurité interne Produire les livrables : Cartographie de l’environnement GCP Documentation technique de référence Rapport de conformité et écarts résiduels Présentation synthétique aux équipes GO Security & Cloud Engineering 🎯 Objectif global Garantir la sécurité by design de la nouvelle plateforme GCP hébergeant les modèles Vertex AI et Gemini, en définissant les principes d’architecture, lignes directrices techniques et garde-fous sécurité à l’échelle du groupe.

CONTEXTE Nous recherchons une expertise technique DevSecOps/LLMOps afin de maintenir et faire évoluer le Portail Multi-IAG face aux besoins croissants d’industrialisation, de sécurité, de conformité et de performance, et de contribuer à la montée en compétence de l’équipe sur les pratiques propres aux modèles génératifs. La mission s’exécute dans un contexte multi-environnements (Landing Zone GCP, On-Prem, cloud de confiance/ SecNumCloud à venir) et s’interface avec les briques internes du groupe (API Gateway, observabilité, etc.). La prestation s'articule autour de cinq missions clés : Fiabilisation et accélération du Portail V1 • Objectif : Améliorer et industrialiser les pratiques opérationnelles pour sécuriser et optimiser les services existants. • Périmètre : Mise en œuvre de la CI/CD, renforcement de la sécurité (IAM, secrets), structuration de l'observabilité (traces, métriques, logs) et des pratiques FinOps. Conception et préparation du Portail V2 (cible 2026) • Objectif : Définir et construire les fondations techniques de la future version du portail. • Périmètre : Conception de l'architecture DevSecOps cible, production des artefacts documentaires (HLD/LLD), développement de l'Infrastructure as Code (IaC) et des pipelines, et pilotage de la migration. Structuration de la filière LLMOps • Objectif : Définir et mettre en œuvre les standards, outils et processus pour industrialiser le cycle de vie des modèles génératifs. • Périmètre : Intégration des évaluations continues (qualité, sécurité, coûts) dans la CI, mise en place de "guardrails" et de politiques de sécurité (Policies as Code), et garantie de la conformité (RGPD / AI Act). Anticipation de l'IA Agentique • Objectif : Préparer la plateforme à l'intégration future des technologies d'agents IA. • Périmètre : Veille technologique, prototypage des briques d'orchestration et de contrôle (HITL, guardrails spécifiques), et contribution à l'architecture cible. Accompagnement et transfert de compétences • Objectif : Assurer la montée en compétence et l'autonomie des équipes internes (Portail et Plateforme Data). • Périmètre : Acculturation, production de documentation (playbooks, runbooks), formation et support méthodologique. Activités détaillées Pour réaliser ces missions, le prestataire mènera les activités suivantes : • Ingénierie et industrialisation : Développement de pipelines CI/CD (GitLab), de scripts d'automatisation, d'Infrastructure as Code (Terraform), et de charts Helm. • Qualité et sécurité : Mise en œuvre des tests (unitaires, performance, SAST/SCA/SBOM), intégration des évaluations de LLM et des "guardrails" (input/output, LLMGuard) comme étapes bloquantes dans la CI. • Déploiement : o Gestion et déploiement des modèles d’IA génératif o Gestion et déploiement applicatif (solutions open source : LangFlow, LangFuse, OpenWebUI, n8n, LiteLLM, etc…) à l’échelle de l’entreprise. • Support et MCO : Résolution d'incidents de niveau 2/3, optimisation des performances et des coûts, assistance technique aux équipes. Exigences transverses • Respect du référentiel technique et méthodologique de l’Entreprise, des procédures en vigueur (tests/validation), des contraintes & délais du présent document et du cadre contractuel associé. • Respect des exigences sécurité & conformité (IAM, Vault/KMS, réseau privé, DPIA, RGPD/AI Act, journalisation/audit, résidence des données). PERIMETRE/COMPETENCES : • Jenkins (périmètre à harmoniser) Stack d'observabilité et d'évaluation LLM : • Prometheus, Grafana, Loki, OpenTelemetry… • LangSmith, Langfuse Environnements d'hébergement : • Google Cloud Platform (Landing Zone, Vertex AI, GKE) • Infrastructures On-Premise