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Contexte Contexte et détails de la mission Objectif global : Accompagner projet de déploiement d'infra IA Missions principales Le cœur de la mission consiste à déployer, configurer, sécuriser et documenter la stack matérielle et logicielle permettant d'exécuter des modèles LLM sur des serveurs physiques dédiés à l'IA. Le profil doit connaitre l'écosystème matériel et logiciel lié à l'IA. Il/elle devra assurer un niveau de communication clair de ses actions auprès du management. Responsabilités Participer et transmettre activement les informations opérationnelles et les points bloquant au management au travers de point de communications défini. Être force de proposition dans l'urbanisation d'un service IA dans un périmètre critique. Lever les obstacles techniques et fonctionnels qui affectent le projet. Remonter les informations pertinentes à la hiérarchie au bon niveau et au bon moment. Travailler en forte collaboration avec l'équipe : autonome dans l'exécution, mais avec une réelle capacité à avancer collectivement. Traduire la complexité technique en messages clairs et actionnables pour les managers et décideurs. Animer et savoir participer à des réunions de présentation de livrables. Comprendre opérationnellement les enjeux de planning et de priorisation. Maintenir une documentation technique. Compétences techniques : • Autonomie - Confirmé - Impératif • Architecture IA - Confirmé - Important • Compétence cybers offensive - Confirmé - Important • Chef de projet - Junior - Souhaitable

Description de la missionPour le compte d'un grand compte du secteur bancaire, nous recherchons un consultant pour accompagner un projet de déploiement d'infrastructure dédiée à l'intelligence artificielle. Au sein d'un environnement technique exigeant, vous interviendrez sur le déploiement, la configuration, la sécurisation et la documentation d'une infrastructure matérielle et logicielle permettant l'exécution de modèles de langage (LLM) sur des serveurs physiques dédiés. Vous travaillerez en collaboration avec les équipes techniques et le management afin de garantir la cohérence de l'architecture, de lever les difficultés rencontrées et de contribuer à la mise en œuvre d'un service IA sécurisé. Vos principales missions : Participer à la conception et à l'urbanisation de l'infrastructure IA. Déployer et configurer les composants matériels et logiciels nécessaires à l'exécution des modèles LLM. Concevoir et mettre en œuvre les mécanismes de sécurisation de l'infrastructure : réseau, firewall, VPN, segmentation et gestion des accès. Prendre en compte les contraintes techniques et les bonnes pratiques d'architecture liées aux infrastructures IA. Identifier les obstacles techniques et fonctionnels, proposer des solutions et assurer leur résolution. Rédiger et maintenir la documentation technique et opérationnelle. Assurer le transfert de compétences auprès des équipes concernées. Communiquer régulièrement sur l'avancement, les risques et les points de blocage auprès du management. Préparer et présenter les livrables techniques aux interlocuteurs concernés.

Contexte de la mission Le déploiement des modèles d'IA constitue un nouveau chantier. Les temps d'inférence deviennent de plus en plus importants et nécessitent un diagnostic approfondi pour identifier et prioriser les optimisations. Le profiling actuel doit être amélioré afin de mieux comprendre les limites des modèles et de l'infrastructure, de challenger les pistes envisagées et de concentrer les efforts sur les actions les plus pertinentes. Objectifs et activités Diagnostiquer les performances des modèles et réduire les temps d'inférence sur GPU. Réaliser le profiling du code de deep learning, de l'infrastructure et du code compilé. Analyser les traces mémoire et comprendre les comportements d'exécution sur CPU, GPU et dans des environnements multi-GPU. Utiliser PyTorch Profiler pour identifier les goulots d'étranglement. Évaluer, challenger et prioriser les pistes d'optimisation. Améliorer l'export des modèles et leur optimisation pour l'inférence, notamment avec ONNX et TensorRT. Contribuer à la gestion et à l'utilisation efficace des ressources GPU. Accompagner les clients internes sur la chaîne allant de l'entraînement au déploiement des modèles. Assurer la traçabilité des expérimentations avec MLflow. Vulgariser les diagnostics et les recommandations auprès des équipes concernées.

Localisation : Paris 🏦 Secteur : Banque / Environnement grand compte 🎯 Contexte de la missionDans le cadre d'un programme stratégique d'intelligence artificielle au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un Architecte Infrastructure IA spécialisé en GPU et Bare Metal pour concevoir et déployer une plateforme technique destinée à l'hébergement et à l'exécution de modèles de langage de grande taille (LLM). L'objectif est de construire une infrastructure performante, sécurisée et évolutive, en partant de zéro, afin de répondre aux exigences de calcul, de stockage, de réseau et d'exploitation des workloads d'intelligence artificielle. 💻 Missions principalesConcevoir l'architecture technique de la plateforme d'infrastructure IA, du cadrage jusqu'à la mise en œuvre. Élaborer les dossiers d'architecture HLD (High-Level Design) et LLD (Low-Level Design). Définir et dimensionner un socle Bare Metal intégrant des serveurs équipés de GPU pour l'exécution de modèles LLM. Piloter le déploiement de l'infrastructure en coordination avec les équipes systèmes, réseau, sécurité et stockage. Définir les principes d'intégration des composants matériels, des middlewares IA et des environnements conteneurisés. Animer les ateliers techniques avec les équipes internes, les constructeurs et les éditeurs de solutions. Garantir la cohérence de l'architecture avec les exigences de performance, de sécurité, de disponibilité et de scalabilité. Évaluer et suivre les coûts d'infrastructure, les capacités de calcul et les besoins en ressources GPU. Préparer et coordonner la migration des services existants vers la nouvelle plateforme. Produire la documentation d'architecture et accompagner les équipes techniques lors du déploiement et de la mise en service. 🛠️ Compétences indispensablesArchitecture d'infrastructures IA, avec une expérience sur des plateformes destinées à l'exécution de modèles LLM. GPU et middleware IA : compréhension des architectures de calcul accéléré et de leur intégration. Bare Metal : conception et déploiement d'infrastructures sur serveurs physiques. Conteneurisation : maîtrise des technologies et des architectures conteneurisées. Conception d'architectures techniques HLD/LLD. Coordination technique transverse avec les équipes infrastructure, réseau, sécurité et stockage. Capacité à piloter des déploiements complexes et à préparer des migrations de services. ⭐ Compétences appréciéesÉcosystème NVIDIA : GPU, pilotes et logiciels associés. Kubernetes / OpenShift pour l'orchestration des workloads conteneurisés. Architecture réseau et sécurité des infrastructures de calcul. Expérience des environnements de production critiques et des grands comptes. Connaissance des enjeux de dimensionnement, de capacité et d'optimisation des coûts GPU.

Au sein du domaine Data & IA, vous rejoindrez une équipe dédiée aux plateformes GenAI et participerez au déploiement, à l'industrialisation et à l'exploitation d'une plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. L'objectif est de mettre à disposition des entités du groupe des solutions IA agentiques, souveraines, sécurisées et hautement disponibles. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la plateforme, de sa conception jusqu'à son maintien en conditions opérationnelles en production. Vos missionsIndustrialiser et automatiser le déploiement de plateformes IA dans des environnements On-Premise sécurisés. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme. Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Documenter les offres et services et accompagner leur mise en production. Réaliser des présentations et démonstrations des solutions développées. Assurer le MCO/MCS des plateformes IA en production. Participer à la résolution des incidents et au maintien de la disponibilité et de la sécurité des plateformes. Collaborer au sein d'une équipe Agile / Dev Team. Participer aux daily meetings, ateliers de co-construction et rituels de la squad. Prendre en charge les éléments de backlog définis avec la Product Owner. Contribuer à la roadmap de la plateforme. Participer aux astreintes techniques du pôle. Compétences techniques recherchées GPU / IA / MLOpsExpérience avec des plateformes ou infrastructures GPU. Connaissance de solutions d'orchestration GPU : , Slurm, Volcano, ClearML, KAI Scheduler, etc. Bonne compréhension des architectures IA / Machine Learning. Connaissance de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow, Transformers. Expérience MLOps / AI Platform / ML Platform appréciée. Une expérience GenAI / LLM constitue un plus. Kubernetes / ConteneurisationKubernetes / OpenShift. Docker. Expérience significative en environnement de production. Une certification CKA / CKAD ou OpenShift constitue un plus. InfrastructureExpérience en environnement On-Premise. Infrastructure distribuée, sécurisée et hautement disponible. Connaissances Cloud : AWS, GCP, Azure, Scaleway, etc. DevOps / AutomatisationGitLab CI/CD. Jenkins. Infrastructure as Code / automatisation. Python et Bash. Go constitue un plus. Kestra constitue un plus. Supervision / ObservabilitéPrometheus. Grafana. ELK Stack. Dynatrace. Outils / MéthodologiesJira / Wiki / outils Atlassian. Méthodes Agiles. Expérience du fonctionnement en équipe produit / plateforme.

Dans le cadre du renforcement de sa gouvernance financière IT et de la maîtrise des coûts liés aux infrastructures numériques et aux usages d'intelligence artificielle, notre client recherche un Consultant FinOps / AI FinOps Senior capable d'intervenir à la fois sur l'analyse, le conseil et l'accompagnement opérationnel des équipes. Vos missions : Au sein des équipes IT, Finance, Infrastructure et Data/IA, vous contribuerez à : Analyser les consommations et les coûts des environnements Cloud, On-Premise et IA. Construire et maintenir des modèles de coûts complets (TCO) et des indicateurs de pilotage. Identifier les leviers d'optimisation des infrastructures, plateformes et services numériques. Réaliser des audits FinOps et AI FinOps des processus, outils et dispositifs de gouvernance existants. Définir et faire évoluer les KPI, tableaux de bord et mécanismes de refacturation ou d'allocation des coûts. Accompagner les arbitrages économiques entre infrastructures Cloud et On-Premise. Participer à l'optimisation des usages IA (entraînement, inférence, GPU, services managés, modèles génératifs). Mettre en place des processus de gouvernance, de suivi budgétaire et d'amélioration continue. Accompagner les équipes dans la conduite du changement et le transfert de compétences.

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Ingenieur DevOps Plateforme GPU au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte ? Le pôle CCXP conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble de ses entités . Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. Vos missions ? Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance Documenter les offres et services et assurer leur mise en production Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles Participer aux daily meetings animés par la Product Owner Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle Participer aux astreintes techniques du pôle L'environnement technique ? Orchestration GPU : Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (, Slurm, ClearML, Volcano...) Containerisation : OpenShift, Kubernetes, Docker (5+ ans) Infrastructure : OpenShift, infrastructure on-premise, notions cloud (AWS, GCP, Azure, Scaleway ...) Automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un + • Supervision : Prometheus, Grafana, ELK Stack, Dynatrace • Scripting : Python, Bash, Go est un + Votre profil ? De formation supérieure en informatique, vous bénéficiez d'au moins 5 ans d'expériences sur un poste similaire avec une Expérience avec ou KAI Scheduler serait un plus ainsi qu'une expérience et intérêt à la gestion de plateforme en production (MCO/MCS). Une première expérience de 5 ans minimum dans le domaine de la Data, et de l'automatisation des processus informatiques est requise Compétences techniques : Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks (Transformers, TensorFlow, PyTorch) • Expérience en environnement bancaire ou secteur régulé Certification Kubernetes (CKA/CKAD) ou Openshift serait un plus Maîtrise des outils Atlassian (Jira, Wiki) Maitrise de l'agilité Anglais : Opérationnel (usage régulier) Vos Atouts : Excellent relationnel, Agilité, - Esprit d'équipe, Force de proposition Rigueur et sens de l'organisation Localisation : Guyancourt ou Montpellier avec déplacement occasionnels Télétravail : 2j de télétravail/semaine Démarrage / Durée : ASAP, mission longue durée Statut : CDI / Freelance Si votre profil répond aux critères ci-dessus, Chloé se chargera de vous contacter par téléphone, suivi d'un entretien avec elle et l'opérationnel en charge du besoin. Si votre profil est validé, nous enverrons votre CV au client pour un ultime entretien avant votre démarrage ;) Vous avez du talent ? Nous avons les défis. N'hésitez plus et postulez !

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. Vous sécurisez cette plateforme dès sa conception : conteneurs, GPU, modèles et données, avec des interventions ciblées qui se cumulent avec votre activité (environ 100 interventions de 2 heures par an, soit environ 30 jours). Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : votre expertise est reconnue et votre travail sert l'intérêt général. Missions : Durcir les systèmes, conteneurs et orchestrateurs (ANSSI, CIS) - Gérer les vulnérabilités : pilotes GPU, frameworks, images de conteneurs - Analyser les risques propres à l'IA : fuite de données, injection de prompts, chaîne d'approvisionnement des modèles - Revoir les droits d'accès et la traçabilité - Répondre aux incidents et rédiger des notes de recommandation claires Démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Dans le cadre de la structuration de ses activités Data Center, un acteur technologique en forte croissance recherche un Chef de Projet Supply Chain Data Center Senior pour une mission d'environ 6 mois. Rattaché(e) à la Direction de la Production, vous aurez pour objectif de structurer et professionnaliser la fonction Supply Chain Data Center, aujourd'hui répartie entre plusieurs interlocuteurs, tout en accompagnant le cadrage et le déploiement du futur SI Supply Chain. Vos principales missions seront : Analyser l'organisation Supply Chain existante et identifier les axes d'amélioration ; Structurer les processus couvrant l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement Data Center ; Piloter les problématiques liées aux achats de matériels IT : serveurs, GPU, équipements réseau, pièces détachées ; Structurer la gestion des stocks, des approvisionnements et des flux logistiques vers les différents Data Centers ; Optimiser la relation et le suivi des fournisseurs ; Se déplacer régulièrement sur les sites afin d'observer les pratiques et comprendre les contraintes opérationnelles ; Accompagner concrètement les équipes terrain dans l'évolution des processus ; Recueillir et formaliser les besoins fonctionnels liés au futur SI Supply Chain ; Participer au cadrage et au déploiement d'une solution de type ERP / gestion des stocks / approvisionnements ; Identifier et évaluer les solutions susceptibles de répondre aux besoins de l'organisation. Le poste combine donc une dimension stratégique et structurante avec une forte composante opérationnelle et terrain.

CONTEXTE ET ENVIRONNEMENT Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. PÉRIMÈTRE D'INTERVENTION Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. MISSIONS PRINCIPALES • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés • Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme • Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance • Documenter les offres et services et assurer leur mise en production • Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services • Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) • Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles • Participer aux daily meetings animés par la Product Owner • Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap • Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner • Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle • Participer aux astreintes techniques du pôle

En tant qu'Ingénieur ML au sein de l'équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation, votre maîtrise de Python et votre expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités ClésFavoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences (experiment tracking) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs

Dans le cadre du déploiement et de l'industrialisation de solutions innovantes basées sur l'intelligence artificielle, nous recherchons un Scrum Master expérimenté capable d'accompagner la montée en puissance de plusieurs équipes de développement internationales. Vous jouerez un rôle central dans l'organisation, la priorisation et le pilotage des activités afin d'améliorer la qualité du delivery et la performance des équipes. Au-delà des responsabilités classiques du Scrum Master, vous interviendrez sur des sujets de gouvernance projet, de structuration de roadmap et de coordination transverse. Vous faciliterez les échanges entre les différentes parties prenantes, piloterez la résolution des blocages et contribuerez à l'amélioration continue des pratiques Agile. Votre compréhension des environnements techniques modernes vous permettra d'interagir efficacement avec les équipes d'ingénierie, d'infrastructure et de développement IA afin d'accompagner la transformation et le passage à l'échelle des solutions.

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Ingenieur DevOps Plateforme GPU au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte ? Le pôle CCXP conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble de ses entités . Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. Vos missions ? • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés • Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme • Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance • Documenter les offres et services et assurer leur mise en production • Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services • Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) • Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles • Participer aux daily meetings animés par la Product Owner • Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap • Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner • Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle • Participer aux astreintes techniques du pôle

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. L'objectif : donner à ses équipes des outils d'IA puissants, sûrs et maîtrisés. Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : vos décisions techniques comptent, votre expertise est reconnue, et les usages que vous rendez possibles servent l'intérêt général. Missions : Administrer au quotidien les clusters GPU (pilotes, mises à jour, correctifs) - Gérer l'ordonnancement et les quotas (Slurm ou Kubernetes) pour partager les ressources entre projets - Superviser la plateforme et suivre l'utilisation des GPU et du stockage - Gérer les utilisateurs, les accès et le stockage partagé - Traiter les incidents et les demandes, et documenter chaque évolution - Automatiser avec Ansible et transmettre vos bonnes pratiques aux équipes Mission longue : démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables, environ 200 jours par an. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Dans le cadre du déploiement d'une solution d'intelligence artificielle, un Administrateur Système confirmé / Ingénieur OpenShift-Kubernetes est recherché pour accompagner l'intégration et l'industrialisation de la solution au sein d'un environnement d'entreprise complexe. Le consultant interviendra à l'interface entre l'éditeur de la solution IA et les équipes internes Infrastructure, Sécurité, Architecture et Exploitation. La mission comporte une forte dimension de cadrage technique, conseil, coordination et transfert de compétences. Responsabilités : Accompagner l'intégration technique de la solution avec l'éditeur ; Analyser les prérequis infrastructure et contribuer au cadrage de la solution ; Déployer et configurer les composants containerisés sur OpenShift / Kubernetes ; Participer à la conception et à la mise en œuvre de l'architecture technique ; Coordonner les travaux avec les équipes Infrastructure, Sécurité et Exploitation ; Mettre en œuvre les exigences de sécurité et de conformité ; Identifier les risques techniques et contribuer à leur traitement ; Participer à l'industrialisation de la solution ; Mettre en place ou contribuer aux pipelines CI/CD ; Packager et automatiser le déploiement de la solution ; Garantir les mécanismes de disponibilité, redondance et exploitabilité ; Participer à la supervision et au maintien en conditions opérationnelles ; Accompagner les phases de tests et de mise en production ; Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Livrables attendus : Dossier d'Architecture Technique (DAT) ; Dossier d'Exploitation (DEX) ; Documentation d'installation et de déploiement ; Documentation des procédures d'exploitation ; Documentation CI/CD et industrialisation ; Guides techniques et procédures de troubleshooting ; Supports de transfert de compétences.

Senior MLOps Engineer AWS / GCP 480 e par jour 3 ans minimum sur un rôle similaire, AWS/GCP, Terraform, Kubernetes, GPU et MLflow. Industrialisation des infrastructures et des modèles ML. Avoir une expérience significative dans des grands comptes, rigoureux Bonnes expériences en data AWS/GCP, Terraform, Kubernetes, GPU et MLflow Bonne capacité d'adaptation excellente expression orale et ecrite. Mission en région Parisienne , avec des deplacements en provinces une fois par semaine exceptionnellement '480 e par jour