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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 Introduction Une 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 . Mission Le 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.

Contexte de la mission Vous participerez à la conception, l’industrialisation et la sécurisation d’un produit IA stratégique pour les métiers du Groupe. En lien étroit avec les équipes IA / Data Science et DevSecOps / Industrialisation , vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie du produit : conception, déploiement, sécurité, observabilité et accompagnement des utilisateurs. Rôle et responsabilités principales 1. Conception & Industrialisation Participer à la définition technique et fonctionnelle du produit IA avec les équipes Data et Sécurité. Industrialiser les workflows IA via des pipelines CI/CD et GitOps : GitLab CI, ArgoCD, Argo Workflows, MLFlow, KubeFlow . Implémenter les mécanismes d’automatisation (Ansible, Python) pour le provisioning, le déploiement et le monitoring. Maintenir la feuille de route technique du produit et contribuer à la veille technologique IA (frameworks, GPU, calcul distribué). 2. Sécurité, conformité & gouvernance Garantir la sécurité, la conformité et la confidentialité des environnements IA. Intégrer le Security by Design et le Zero Trust dans les pipelines et architectures Cloud. Assurer la gestion des secrets, auditabilité et traçabilité via HashiCorp Vault , GitOps, ArgoCD et outils DevSecOps. Définir et implémenter les mécanismes de gouvernance technique permettant aux métiers d’opérer leur propre gouvernance du produit IA. 3. Exploitation & accompagnement Superviser les opérations critiques (changements, déploiements, mises à jour) et garantir la continuité de service. Participer à la gestion des incidents , analyses de causes racines et documentation associée. Accompagner les équipes Data Science, IT et métiers dans l’usage du produit et la mise en œuvre des bonnes pratiques. Être le point de contact technique avec les partenaires externes (éditeurs, équipes d’industrialisation, infrastructure). Compétences techniques recherchées Cloud, Conteneurs & Orchestration Docker, Kubernetes, OpenShift Frameworks de calcul distribué : Spark, Ray, Dask, OpenMPI GPU Computing : CUDA, Rapids, NIMs, Nemo DevSecOps / MLOps GitLab CI, ArgoCD, Argo Workflows, Helm, Ansible, Python MLFlow / KubeFlow pour l’automatisation des entraînements et déploiements IA HashiCorp Vault (gestion des secrets, conformité) Observabilité / Monitoring : Dynatrace, ELK, Prometheus Sécurité & Gouvernance Maîtrise des principes Zero Trust , Security by Design Gestion des accès et IAM (rôles, politiques d’accès, audit) Respect des normes de conformité : traçabilité, auditabilité, RGPD Langages & Scripting Python (confirmé) Shell scripting / Bash Connaissance des environnements Linux enterprise et Windows Server Soft skills et posture attendue Rigueur, professionnalisme et sens de la confidentialité Communication claire et pédagogie avec les équipes techniques et métiers Esprit d’équipe et collaboration transverse Capacité à documenter et structurer les processus Anglais courant (environnement international)

Nous recherchons un Ingénieur MLOPs DevOps , vous rejoindrez l’équipe en charge du développement et de la mise en production de modèles prédictifs stratégiques pour l’entreprise. Votre rôle consistera à concevoir et maintenir des infrastructures fiables, scalables et sécurisées pour supporter les activités de data science. Vous serez responsable de l’automatisation des déploiements via des pipelines CI/CD, du développement de scripts et d’outils en Python, et de l’orchestration d’applications dans des environnements Kubernetes. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les data scientists et data engineers pour industrialiser les workflows de machine learning, faciliter l’expérimentation, le suivi des modèles et optimiser leur déploiement en production. Vos missions incluront : - Concevoir, automatiser et maintenir des pipelines CI/CD pour les applications et modèles. - Développer et maintenir des outils en Python pour l’industrialisation des processus. - Gérer la conteneurisation et l’orchestration avec Kubernetes (obligatoire). - Assurer la sécurité, la supervision et la performance des systèmes en production. - Automatiser la gestion des environnements via Infrastructure as Code (Terraform, Helm). - Accompagner les équipes de data science sur les aspects MLOps (tracking d’expériences, gestion des modèles, monitoring).