Le poste DevOps IA
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Au sein d’une équipe en charge des plateformes data et IA, vous intervenez sur la mise à disposition, l’exploitation et l’évolution de services liés à l’IA générative et au machine learning.
Vous contribuez à l’industrialisation et à l’adoption des solutions IA auprès des utilisateurs internes, dans une logique DevOps / MLOps.
Assurer le suivi et l’exploitation des plateformes IA
Garantir la disponibilité, la performance et la stabilité des services
Assurer le support technique auprès des utilisateurs internes
Accompagner les équipes dans l’usage des offres IA (LLM, GPU, RAG…)
Faciliter l’exposition et l’utilisation de modèles IA
Apporter un support méthodologique et technique adapté aux besoins métiers
Vulgariser les concepts IA auprès des utilisateurs
Développer des services automatisés (Python, CI/CD)
Mettre en place des pipelines et outils facilitant l’usage des plateformes IA
Participer à l’amélioration continue des pratiques DevOps / MLOps
Contribuer à la mise en œuvre de solutions autour :
LLM (Large Language Models)
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Gestion des ressources GPU
Participer à l’intégration et au déploiement de modèles IA
Langages & outils : Python, GitLab CI/CD, API REST
Conteneurisation & orchestration : Kubernetes
IA / ML : LLM, RAG, fine-tuning, transfer learning
Serving modèles : vLLM, TGI (ou équivalent)
GPU : allocation, optimisation, gestion des ressources
Data : plateformes de data science (ex : Dataiku)
Systèmes : Linux
Recherche vectorielle : bases vectorielles (type FAISS, Pinecone, etc.)
Profil recherché
Bonne compréhension du cycle de vie des modèles ML :
entraînement, évaluation, déploiement, monitoring
Maîtrise de Python (scripting, automatisation, intégration API)
Connaissances solides en Kubernetes et architecture cloud-native
Compréhension des architectures LLM et des patterns RAG
Connaissance des enjeux liés aux GPU et au serving de modèles
Bon niveau en environnement Linux
Culture DevOps / MLOps
Sens du service et orientation utilisateur
Autonomie et rigueur
Esprit d’analyse et capacité de vulgarisation
Force de proposition
Curiosité et veille technologique active (IA / ML)
Formation supérieure en informatique / data
Expérience en DevOps, Data ou MLOps
Intérêt marqué pour les sujets IA générative
Capacité à évoluer dans un environnement technique et innovant
Environnement de travail
Expérience avec des outils d’orchestration GPU (ex : Run:AI)
Maîtrise d’une plateforme de data science collaborative (ex : Dataiku)
Connaissance d’un SI complexe / grand groupe
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