Job position Ingeieur IA & MLOPS & Développeur Python (Agentic AI & Kubernetes & API)
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* Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO.
* Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts.
* Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions.
* Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents).
* Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring.
* Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod.
* Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production.
* Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions.
* Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes.
Candidate profile
* Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO.
* Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts.
* Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions.
* Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents).
* Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring.
* Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod.
* Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production.
* Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions.
* Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes.
Working environment
* Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO.
* Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts.
* Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions.
* Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents).
* Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring.
* Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod.
* Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production.
* Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions.
* Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes.
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