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📍 Montpellier (34) - Démarrage ASAP 🏢 Qui sommes-nous ? Visian Azur, filiale du Groupe Neurones, est une société de conseil spécialisée dans les projets data et applicatifs. Présents à Marseille, Aix-en-Provence, Sophia Antipolis et Montpellier nous accompagnons de grands comptes sur des projets techniquement exigeants. 💼 Le poste Pour développer ses offres Data et IA, un grand groupe renforce l'équipe qui conçoit ses plateformes technologiques « as a service ». Vous contribuerez au déploiement, à l'industrialisation et à l'exploitation d'une plateforme d'IA générative hébergée On-Premise, pensée pour répondre à de fortes exigences de souveraineté, de sécurité et de haute disponibilité. 🎯 Vos missions Automatiser et industrialiser le déploiement de la plateforme IA dans un environnement On-Premise sécurisé Contribuer aux choix d'architecture de la plateforme Construire des services managés qui intègrent dès le départ les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance Assurer les mises en production, puis le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité Documenter les offres et services, et les présenter aux équipes utilisatrices lors de démonstrations Tenir le rôle de lead technique sur l'un des produits de la squad Prendre part aux rituels Agile et à l'élaboration de la roadmap, et traiter les sujets du backlog porté par le Product Owner Participer aux astreintes techniques 🛠️ Environnement technique Infrastructure : Kubernetes, OpenShift, Docker, On-Premise Automatisation et CI/CD : Terraform, Ansible, GitLab CI, Jenkins, Kestra, Artifactory Développement : Python, SQL Sécurité : Vault, gestion des secrets, authentification Réseau et API : Nginx, Kong Data et IA : orchestration de workloads IA, MLflow ou Dataiku, OpenSearch, Elasticsearch, PGVector, MongoDB Observabilité : Prometheus, Grafana, Dynatrace

Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions : Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes. Stack technique : Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Développement Python SQL Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC) CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : SRE DevOps IA/MLOps Junior H/F 📍 Lieu : Paris (75) 🏠 Télétravail : Flexible 📝 Contrat : Freelance 💸 TJM : 450€-480€ 👉 Contexte client : Tu rejoins un acteur majeur du numérique engagé dans le développement et l'industrialisation de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Dans un contexte de forte accélération des usages IA, l'enjeu est de construire, fiabiliser et automatiser les plateformes techniques supportant l'entraînement, le déploiement et l'exploitation des modèles d'intelligence artificielle. Les équipes travaillent sur des environnements critiques nécessitant une forte disponibilité, une observabilité avancée et une industrialisation des processus afin d'accompagner les projets IA à grande échelle. En tant que SRE DevOps IA/MLOps Junior, tu interviens à l'interface entre les équipes Data, IA et Exploitation afin de garantir la performance, la résilience et l'automatisation des plateformes supportant les solutions de Machine Learning et d'IA générative. Tu auras pour missions de : Concevoir, déployer et maintenir les infrastructures nécessaires aux plateformes IA et Machine Learning. Participer à l'industrialisation des environnements MLOps et IA Ops. Automatiser les déploiements, l'exploitation et la supervision des services. Mettre en œuvre les bonnes pratiques Site Reliability Engineering (SRE) afin d'améliorer la fiabilité et la résilience des plateformes. Participer à l'optimisation des environnements d'entraînement et d'inférence des modèles IA. Déployer et maintenir les solutions de monitoring, d'observabilité et d'alerting. Accompagner les équipes Data Science et IA dans l'industrialisation des pipelines de développement et de déploiement. Participer à la gestion des incidents, à l'amélioration continue et à l'automatisation des processus d'exploitation. Contribuer à la mise en place et à l'exploitation de solutions d'IA générative telles que Claude. Rédiger et maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. 🧰 Stack technique : DevOps & Automatisation : Git, CI/CD, Ansible, Terraform. Conteneurisation & Orchestration : Docker, Kubernetes. Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, Monitoring & Alerting. IA / Machine Learning : MLOps, IA Ops, plateformes d'entraînement, de déploiement et d'exploitation de modèles IA/ML, IA générative (Claude). Systèmes : Linux. Scripting : Python, Bash.

Dans le cadre du développement d'une plateforme d'IA générative souveraine et sécurisée, nous recherchons un DevOps IA Mistral pour intervenir sur le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation d'une plateforme Mistral AI On-Premise. Vous participerez à la conception de l'architecture, à l'automatisation des déploiements et à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Vous assurerez également le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité des plateformes IA. Intégré à une équipe Agile dédiée aux produits Data & IA, vous prendrez en charge des éléments du backlog, participerez à la construction de la roadmap et assurerez un rôle de lead technique sur le produit. La mission comprend également la documentation, les mises en production, la réalisation de démonstrations ainsi que la participation aux astreintes techniques. Compétences techniquesIA / GenAIMistral AI Plateformes agentiques OpenClaw Hermes LLMOps Workloads IA / Data Dataiku MLflow Infrastructure / ConteneurisationKubernetes OpenShift Docker Infrastructure On-Premise DevOps / AutomatisationTerraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Artifactory (JFrog) CI/CD Développement / DataPython SQL Bases de données / Vector DBOpenSearch Elasticsearch PGVector MongoDB Atlas RDS Sécurité / RéseauVault Nginx Kong Sécurité des données Compliance / Gouvernance ObservabilitéDynatrace CloudWatch Prometheus Grafana X-Ray GPU – appréciésCUDA MIG Slurm

Mise à disposition de pipelines et de templates CI/CD standardisés. Fourniture d'agents Kubernetes et d'environnements de build intégrant les outils et versions nécessaires. Accompagnement des développeurs dans l'onboarding et le déploiement de leurs applications. Création de « golden paths » permettant aux équipes de déployer leurs applications sans avoir à connaître toute la complexité de l'infrastructure. Mise à disposition d'une plateforme de génération d'images Docker. Création et maintenance d'un catalogue d'images Docker de base sécurisées : Java, Tomcat, WebLogic, outils de build Helm, etc. Gestion du cycle de vie des images, de leur mise à jour, de leur signature et de leur conformité aux standards de sécurité. Intégration de contrôles DevSecOps dans les pipelines : analyse de code, analyse des dépendances, scan des images Docker et détection des vulnérabilités. Mise en place de règles bloquantes selon la criticité des vulnérabilités détectées. Utilisation d'Argo CD et des principes GitOps pour les déploiements sur Kubernetes. Gestion des droits d'accès, de l'authentification et de la ségrégation entre les environnements de développement, de recette et de production. Industrialisation de cas d'usage liés à l'intelligence artificielle, notamment pour la revue de code et la remédiation de vulnérabilités. Déploiement et onboarding de solutions IA, de serveurs MCP et d'applications développées par les équipes Engineering. L'environnement technique présenté comprend notamment Jenkins, Bitbucket, Artifactory, SonarQube, Fortify, Nexus IQ, Aqua Security, Kubernetes, Docker, Argo CD, Ansible, Python et Go.

nous recherchons un profil technique confirmé pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. La Société devra fournir les prestations suivantes : Dans le cadre d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique. Il interviendra notamment sur : • La conception et la mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. • Le déploiement et la configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. • La mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. • La construction et l'industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). • L'intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. • La mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. • La garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. • La contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable.

ACCROCHE SI TU NE SAIS PAS DE QUEL CÔTE TON COEUR BALANCE, CETTE ANNONCE TE PERMETTRA DE CHOISIR ... CE QUE TU RECHERCHES : Evoluer au sein d'une équipe dynamique Participer à des projets innovants d'envergure Relever des défis Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi.Au sein d'un acteur majeur du secteur assuranciel, tu participeras à la conception, au deploiement et à la securisation des fondations nécessaires à l' exploitation de solutions IA :Analyse des besoins, tu feras Spécifications techniques, tu rédigeras L'architecture et/ou socle technique, tu définiras Bonnes pratiques, tu instaureras De nouvelles fonctionnalités, tu développeras Zéro bug, tu laisseras Ton équipe, tu accompagneras Aux instances de pilotage, tu participeras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Surdoué(e) ou dôté(e) d'une expérience de 8 ans minimum Expert(e) sur les plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP), IaC (Terraform) Habile avec les outils conteneurisation ( Kubernetes), CI/CD, IAM AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu n'aimes pas rester les deux pieds dans le même sabot Autonome : un guide du Routard te suffira Esprit de synthèse : tu sais aller à l'essentiel Capacité d'adaptation : tu es un vrai caméléon Sens de la communication : les mots n'ont pas de secret pour toi Force de proposition : tu es l'Aladdin de l'informatique Esprit d'équipe : un pour tous et tous pour un !

Descriptif de mission Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes.

La mission consiste à assurer la maintenance opérationnelle et l'administration de services déployés sur un cluster OpenShift. Le consultant prendra en charge le maintien en condition opérationnelle des services opérés sur la plateforme. Il administrera l'environnement OpenShift dans le strict respect du processus d'industrialisation, en appliquant les pratiques GitOps et en utilisant ArgoCD pour la gestion des déploiements. Il assurera également la maintenance des composants d'infrastructure déployés sur OpenShift, notamment : LiteLLM ; Docling ; vLLM ; OpenWebUI ; NiFi. Dans le cadre de l'évolution de la plateforme Red Hat OpenShift AI, le consultant déploiera les nouveaux composants proposés au catalogue RHOAI. Il prendra également en charge le déploiement, l'administration et la maintenance de Spark. Enfin, il apportera un support technique aux équipes de développement afin de faciliter le déploiement de nouvelles solutions d'intelligence artificielle. Il interviendra sur les problématiques d'intégration, d'industrialisation, de déploiement et d'exploitation des composants IA sur OpenShift.

Contexte vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. MissionsConcevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents).

Contexte La prestation s'inscrit au sein d'une System Team SMART IA, composée d'une dizaine de profils pluridisciplinaires, en charge du développement et de l'évolution d'une plateforme IA sur Microsoft Azure. L'équipe recherche un profil expérimenté en développement souhaitant évoluer vers le Platform Engineering, dans une logique de construction d'une Internal Developer Platform. L'enjeu principal est l'industrialisation des solutions IA — notamment agentiques — des équipes produit, ainsi que l'intégration progressive de l'IA dans les pratiques de développement. Rôle et responsabilités principales Conception et développement de composants et services de plateforme Développement et évolution des pipelines CI/CD Automatisation du déploiement et de la configuration des ressources Azure Accompagnement des équipes produit dans l'industrialisation de leurs solutions IA (notamment agentiques) Intégration progressive de l'IA dans les pratiques de développement et de Platform Engineering Contribution aux choix techniques, à la qualité du code et aux pratiques collectives de l'équipe Livrables attendus Composants et services de plateforme développés et livrés Pipelines CI/CD développés et/ou fait évoluer Scripts et configurations d'automatisation Azure (IaC) Contributions à l'industrialisation des solutions IA des équipes produit Restitution documentée d'une réalisation concrète (rôle, choix technique, difficultés rencontrées)

Pour le compte de l'un de nos clients dans le domaine du retail, nous recherchons un profil technique confirmé pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Dans le cadre d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique. Vous interviendrez notamment sur : • La conception et la mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. • Le déploiement et la configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. • La mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associée aux cas d'usage IA. • La construction et l'industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). • L'intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. • La mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. • La garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. • La contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable.

Descriptif de mission Contexte Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes.

Le responsable recherche un ingénieur DevOps expérimenté pour assurer la réalisation technique et l'exploitation de la plateforme IA opérée par l'équipe IA Ops de la cellule d'expertise IA. La plateforme héberge l'ensemble des cas d'usage IA et data science du groupe, de l'expérimentation à la mise en production. La prestation porte sur le déploiement, l'automatisation, le monitoring et la fiabilisation de l'infrastructure et des environnements applicatifs nécessaires à la mise en production des cas d'usage IA, dans le respect du cadre industriel et de sécurité du SI. L'environnement technique actuel repose sur des technologies éprouvées (Linux/RHEL, Docker, Ansible, PostgreSQL, plateforme Dataiku DSS, infrastructure GPU on-premise). Une nouvelle stack technique, plus largement open source et orientée industrialisation des modèles, est en cours d'étude et sera progressivement déployée sur la durée de la prestation ; l'ingénieur DevOps contribuera à son évaluation et à sa mise en œuvre. Réalisation technique et exploitation : Déploiement et paramétrage de l'infrastructure, des environnements et du code packagé sur le périmètre data science / IA Mise en place et maintien de pipelines d'intégration et de déploiement continu (CI/CD) Automatisation via Infrastructure as Code (Ansible) Développement de scripts de monitoring des traitements et des modèles Configuration et administration des outils de la plateforme (orchestration, registre de modèles, supervision) Maîtrise d'un environnement Linux (idéalement RHEL) et des conteneurs (Docker, Kubernetes) L'ingénieur veille au respect des processus et du cadre industriel SI, ainsi qu'aux bonnes pratiques de versioning (code et configuration), de reproductibilité et de traçabilité. Il contribue à la définition et à la diffusion de standards techniques au sein de l'équipe (templates de projets, guidelines de développement, socle d'industrialisation) et assure une veille technologique active sur l'écosystème DevOps et d'industrialisation IA.

Développeur Java / DevOps – Projets IA (H/F)Type de contrat : CDI Expérience : 1 an minimum Secteur : Industriel Prise de poste : Dès que possible ContexteDans le cadre de sa transformation numérique, un groupe industriel multi-sites souhaite renforcer son équipe technique avec un développeur capable d'intervenir sur trois axes complémentaires : le développement Java, l'industrialisation DevOps et l'intégration de solutions d'intelligence artificielle. Ce poste est avant tout opérationnel : vous concevez, développez, testez et déployez des applications destinées aux équipes métiers et industrielles. Vous contribuez également à transformer des cas d'usage IA en solutions fiables et exploitables en production. Vos missionsDéveloppement Java / BackendDévelopper et maintenir des applications backend en Java 17+ et Spring Boot. Concevoir et faire évoluer des API REST, des services métiers et leurs interactions avec les bases de données. Écrire des tests et participer aux revues de code. Améliorer la qualité, la sécurité et les performances des applications. Documenter les développements et contribuer aux choix techniques de l'équipe. DevOps et industrialisationConstruire et améliorer les pipelines CI/CD sous GitLab. Conteneuriser les applications avec Docker et Docker Compose. Automatiser les phases de build, de test, de déploiement et de supervision. Contribuer à la fiabilité des environnements : logs, monitoring, alerting et résolution d'incidents. Accompagner les mises en production sur les différents sites du groupe. Intelligence artificielleParticiper à l'identification et au prototypage de cas d'usage IA à valeur métier. Intégrer des modèles ou des services d'IA dans les applications et les processus existants. Développer des solutions d'automatisation, d'assistance aux utilisateurs, d'analyse ou de recherche augmentée. Préparer et exploiter les données nécessaires, notamment à l'aide de Python. Industrialiser les prototypes : tests, versioning, déploiement, supervision, sécurité et maîtrise des coûts. Assurer une veille active sur les outils IA/ML, les LLM et leurs usages en environnement industriel. Environnement techniqueJava 17+, Spring Boot, Spring Security, JPA/Hibernate, GitLab CI/CD, Docker, Docker Compose, Maven/Gradle, API REST, PostgreSQL, Python, IA/ML, LLM et monitoring.