Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance IA Générative

Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.

Contexte 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. MISSIONS : 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.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Agentic AI Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de la fintech / logiciels. Description🎯 Contexte de missionDans le cadre d'un programme de transformation IT centré sur l'industrialisation de l'Intelligence Artificielle appliquée à l'ingénierie logicielle, une organisation souhaite renforcer son équipe avec un Agentic AI Engineer. La mission consiste à définir, standardiser et déployer des solutions d'IA agentique à l'échelle de l'entreprise afin d'améliorer la productivité des équipes de développement, QA, DevOps et architecture. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des plateformes agentiques, de leur conception à leur adoption opérationnelle. 🛠️ Missions principales et rôleDéploiement de la stratégie « AI for Engineering »Mettre en œuvre la stratégie d'adoption de l'IA au sein des équipes d'ingénierie. Définir les bonnes pratiques d'utilisation des assistants IA de développement. Établir les standards, conventions et règles de gouvernance autour des usages IA. Accompagner l'harmonisation des pratiques entre les différentes équipes techniques. Industrialisation des solutions agentiquesConcevoir et standardiser les architectures agentiques. Définir et maintenir les configurations des agents, skills, mémoires, steerings et connecteurs. Établir les guidelines d'implémentation des LLM et frameworks agentiques. Garantir la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées. Développement et exploitation d'agents IAÉvaluer et intégrer les plateformes d'IA agentique du marché. Concevoir des agents spécialisés pour différents cas d'usage : Revue de code. Génération de documentation. Automatisation des tests. Remédiation de vulnérabilités. Gestion d'incidents. Migration et modernisation applicative. Assurer le suivi opérationnel et l'amélioration continue des agents déployés. Intégration aux chaînes d'ingénierieIntégrer les agents IA aux pipelines CI/CD. Automatiser les processus de développement, de validation et de déploiement. Collaborer avec les équipes DevOps, QA et Software Engineering. Participer à l'évolution des pratiques DevSecOps. Accompagnement et conduite du changementFormer et accompagner les équipes techniques dans l'adoption des solutions IA. Produire la documentation fonctionnelle et technique. Mettre en place des indicateurs de suivi de l'usage et de la valeur créée. Réaliser des actions de coaching et de partage de connaissances. 🎯 ObjectifsIndustrialiser l'usage de l'IA générative dans les processus de développement logiciel. Déployer des agents IA fiables et réutilisables à grande échelle. Améliorer la productivité des équipes techniques. Réduire les délais de développement, de test et de remédiation. Favoriser l'adoption durable des technologies d'IA agentique. Structurer la gouvernance et les standards autour des usages IA.

Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.

En tant que Product manager (Chef de Projet SIRH) spécialisé dans le domaine de la Révision salariale et des Talents, vous serez responsable d'un point de vue SIRH du processus de révision salariale (campagne d'augmentation), la performance (Entretiens annuels, professionnels et de mi-carrière), des talents review et career developpement (Nine box, plans de carrière..) sur l'ensemble du cycle de vie. Principales missions (en cours de mission les activités peuvent être potentiellement modifiées, complétées, supprimées, en fonction des besoins): Réunions Hebdomadaires - Point avec Process Owner - Participer aux réunions SIRH, point hebdo et celles proposées en mode agile (Artsync, dailys) - Organiser, préparer et animer les comités d'arbitrage avec le Business Owner métier: faire statuer le métier sur une recommandation de processus/ pratiques opérationnelles, organisation de travail, de règle de gestion et/ ou un choix de la solution Interlocuteurs - Métier (sponsor- Process owner) - DSI - Directeur SIRH Optimisation de la configuration des modules existants - Recueillir le besoin métier et le prioriser - Revoir et formaliser les processus et pratiques opérationnelles en relation avec le métier qui exprime sa vision et les orientations - Apporter la vision Oracle HCM pour veiller à la convergence process-outil (fit-gap) - Être force de proposition sur les potentialités de la solution - Organise des démos solution (POC) pour prévalider les choix - Support de la campagne d'évaluation en cours - Réalisation de REX post-campagne Configuration- Tests - Peut être amené à travailler sur la configuration sur Oracle en lien avec la DSI - Veille à la conformité de la solution Pilotage - Gestion du changement - Coordonner les acteurs impliqués (communication interne, métiers, autres PM). - Mettre à jour/ créer les processus et pratiques opérationnelles. - Mettre à jour et/ou créer les supports de formation et les modes opératoires. - Animer des webinaires pour les utilisateurs. - Participer à l'organisation et à l'animation des démonstrations de l'équipe. Collaboration et Méthodologie - Travailler en mode agile avec la DSI, en appliquant la méthode SAFe. - Être ouvert et proactif via de toutes les possibilités qu'offre l'IA (comme l'IA générative au sein des SIRH) - Collaborer étroitement avec le Business Owner (BO) côté métier et le Product Owner (PO) côté IT. - Gérer la roadmap de votre domaine en cohérence avec la roadmap globale du SIRH en lien avec la Direction SIRH

Dans un environnement financier en constante évolution, marqué par : - L'intensification des cybermenaces (ransomware, attaques sur les chaînes d'approvisionnement, risques liés à l'IA générative), - Un cadre réglementaire exigeant (DORA, NIS2, lignes directrices EBA, etc.), nécessitant une conformité rigoureuse et une gouvernance renforcée, - La transformation digitale accélérée (cloud, automatisation, modernisation des infrastructures), Le client souhaite renforcer sa capacité à piloter et gouverner les risques IT liées à l'IA. Le pôle Global IT Risk & LOD1 Reviews recherche un prestataire capable d'apporter un soutien opérationnel et méthodologique à la première ligne de défense pour améliorer la maturité du dispositif et garantir une vision consolidée, cohérente et pilotable des risques IT. La mission s'inscrit dans un contexte international. La mission assure l'évolution et l'adaptation du cadre de gestion des risques ICT en cohérence avec la gouvernance IA, notamment par : Participation et appui aux ateliers dédiés à l'IA, Analyse et adaptation des documents cadres proposés par le Groupe, Pilotage et synthèse des travaux IT associés, couvrant : Les inventaires (actifs, processus, données), La gestion de projets (plans d'action, priorisation), Le déploiement des exigences cyber (contrôles, normes, conformité).

ContexteDans le cadre de l'évolution et de la modernisation d'une Data Platform, nous recherchons un(e) Staff Data Platform Engineer pour contribuer à l'excellence engineering de l'écosystème data. Au sein d'une organisation Data Mesh mature, vous aurez un rôle transverse de facilitateur, d'accélérateur et de référent technique auprès des différentes équipes Data Engineering. Votre mission sera de faire le lien entre les capacités de la plateforme centrale et les besoins opérationnels des équipes produit, avec un fort enjeu autour de la Developer Experience (DevEx), de la standardisation des pratiques et de l'accélération de la mise en production des produits data. Vos missionsDeveloper Experience & Data EngineeringOptimiser le cycle de vie des pipelines Data, du développement local jusqu'à la production. Concevoir et standardiser des paved paths permettant aux équipes Data de développer et déployer plus efficacement. Développer et partager des composants, templates et outils facilitant le travail des Data Engineers. Contribuer à la mise en place de standards autour du CI/CD, des tests, de l'observabilité et de la qualité. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle au sein de la communauté Data. Innovation & IAIntégrer les outils d'IA générative et de développement assisté dans les pratiques quotidiennes des Data Engineers. Identifier et développer des cas d'usage permettant d'améliorer la productivité des équipes. Participer à la construction d'un AI Toolkit dédié aux besoins du Data Engineering. Accompagner l'évolution des pratiques vers une ingénierie Data augmentée par l'IA. Architecture & Excellence techniqueConcevoir des frameworks et patterns favorisant la qualité, la maintenabilité et la fiabilité des pipelines. Mettre en place des mécanismes de feedback loop, observabilité, data quality et data contracts. Contribuer à l'évolution de l'architecture Data et à sa modernisation progressive. Challenger les pratiques et architectures existantes afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la transition progressive vers des architectures Open Lakehouse et des modèles Data modernes. Prendre en compte les enjeux de FinOps, sécurité et RGPD by design. Gouvernance & accompagnementÊtre le représentant des besoins de la communauté Data Engineering auprès de l'équipe Platform. Faciliter l'alignement entre les pratiques locales et les standards d'ingénierie globaux. Conseiller les équipes responsables du socle technique de la plateforme. Favoriser le partage de connaissances et la mutualisation des initiatives au sein de la communauté Data. Travailler avec des équipes internationales dans un environnement matriciel. Environnement techniqueData Engineering / Data Platform Data Mesh GCP / BigQuery Data Vault / Star Schema CI/CD DataOps Data Quality Data Contracts Observabilité API / CLI tooling YAML Automatisation GenAI / Copilots / AI Engineering Open Lakehouse FinOps GDPR / Privacy by Design

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Expert IA disposant d'un doctorat (PhD) en Machine Learning / NLP ou domaine proche, pour rejoindre nos équipes à Paris au sein de projets à forte valeur ajoutée en intelligence artificielle appliquée. Profil PHD EXPERIMENTE ayant plusieurs expériences profesionnelles concrètes CDI de préférence (ouvert aux freelance pour certaines missions) : Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Projets sur Paris, luxembourg ou Belgique Votre rôle Concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA (NLP, LLM, IA générative) au service de cas d'usage métiers concrets. Participer à la définition des architectures data/IA et aux choix technologiques associés (cloud, outils, librairies). Contribuer à la mise en production des modèles (qualité, performance, robustesse) en lien étroit avec les équipes produit et métier. Intervenir sur tout le cycle de vie des projets : cadrage, POC, expérimentation, déploiement, suivi et amélioration continue. Ce que nous offrons Des projets IA de pointe, avec un fort niveau d'autonomie et de responsabilité. Un environnement stimulant, à l'interface entre R&D, innovation et enjeux business. Un cadre parisien dynamique, au sein d'équipes passionnées par l'intelligence artificielle et son impact concret. 🗼 Comment se passe la suite Trois étapes : un premier entretien avec l'équipe recrutement, une évaluation technique sur des cas proches de ceux que vous rencontrerez et/ou en fonction du besoin clients , et un entretien vidéo asynchrone conduit par un assistant IA. Les résultats de cette dernière étape sont revus par nos équipes avant toute décision.

Dans le cadre d'un nouveau programme, notre client recherche un Ingénieur IA / Intégrateur DevOps expérimenté pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Vos missions - Concevoir l'architecture technique des solutions IA. - Déployer et administrer les environnements cloud et les composants d'infrastructure. - Mettre en place les dispositifs de sécurité, IAM et gestion des secrets. - Industrialiser les pipelines CI/CD et les pratiques Infrastructure as Code. - Intégrer les composants IA : LLM, gateways, orchestrateurs agentiques, APIs et connecteurs. - Déployer les outils de monitoring, supervision et logging. - Garantir la robustesse, la scalabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme. - Participer aux choix d'architecture et aux recommandations d'industrialisation. Compétences clés Cloud & Infrastructure : Azure, AWS ou GCP, Kubernetes, OpenShift. DevOps / DevSecOps : CI/CD, GitOps, Terraform, IaC, automatisation. Sécurité : IAM, gestion des secrets, conformité, traçabilité, réversibilité. Observabilité : monitoring, logs, supervision, exploitation. Plateforme IA : LLMOps, gateways LLM, orchestration agentique, APIs, connecteurs et bases

La mission est orientée accompagnement opérationnel, expertise et mise en œuvre, avec une présence flexible adaptée aux besoins des différentes phases du projet. Les principaux objectifs sont : Accélérer la mise en œuvre des actions de sécurisation liées à Microsoft Copilot. Transférer les connaissances et les bonnes pratiques aux équipes internes. Assurer l'autonomie des équipes ORES sur les dispositifs mis en place. Contribuer à l'installation durable d'un cadre de gouvernance et de sécurité adapté aux usages de l'IA générative. Principales exigences : - Anglais niveau C2 (et français B2) - Expert des technologies Microsoft 365 Security et Microsoft Copilot - Maîtrise de Microsoft Purview, Entra ID, SharePoint Online et des problématiques de gouvernance des données - Expérience dans la sécurisation des environnements collaboratifs Microsoft - Certification SC-401 souhaitable

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Missions principales • Prendre en charge la responsabilité des produits data de pilotage et de suivi des services GenIA déployés • Être l'interlocuteur des métiers pour recueillir et formaliser leurs besoins : catalogue d'indicateurs, reportings attendus, définition des KPI • Concevoir, industrialiser et fiabiliser les indicateurs de pilotage (usage, performance, qualité, ROI des services GenIA…) • Structurer, modéliser et documenter les données nécessaires au pilotage (sources, flux, data flow) • Construire et maintenir les dashboards de suivi (Streamlit) • Mettre en œuvre et fiabiliser les pipelines de données associés (collecte, transformation, contrôle qualité) • Contribuer à la montée en maturité data de l'équipe : bonnes pratiques, documentation, capitalisation des connaissances Passage de connaissance En début de mission, un passage de connaissance sera organisé avec le sachant actuel afin d'assurer la continuité et la bonne appropriation du périmètre existant. Ce passage de connaissance portera notamment sur les services suivants : • Genflux • Genprest • Genindemn • Dispositif de contrôle • (liste non exhaustive, à compléter selon le périmètre des services GenIA déployés au moment du démarrage de la mission) Livrables attendus • Catalogue d'indicateurs de pilotage des services GenIA, validé avec les métiers • Dashboards de suivi opérationnels • Pipelines de données documentés et industrialisés • Documentation de la donnée (sources, modèle, flux) Profil recherché Formation Bac+5 en informatique, data science, data engineering ou équivalent, avec une expérience confirmée sur un poste de Data Analyst / Data Engineer (5 ans minimum), idéalement acquise dans un environnement assurantiel, bancaire ou réglementé. Compétences techniques • Excellente maîtrise de SQL et Python • Expérience en modélisation de données et architectures data (modèle en étoile, flocon, data vault…) • Connaissance des environnements data modernes : Snowflake, Azure Storage, SQL Server • Pratique de DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker • Connaissance d'un outil de dataviz, idéalement Qlik Sense ou Streamlit • Une première expérience sur des cas d'usage IA générative serait un plus Qualités personnelles • Forte aisance relationnelle : capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers non techniques et à vulgariser les enjeux data • Autonomie, rigueur et sens de l'organisation • Appétence pour les environnements structurés en transformation Modalités de la mission Durée de la mission : 3 mois, reconductible Télétravail: 2 jours maximum par semaine Passage de connaissance : Prévu en début de mission avec le sachant actuel (Genflux, Genprest, Genindemn, dispositif de contrôle…) Date de démarrage souhaitée : ASAP Lieu de mission :Lyon Compétences / Qualités indispensables : python, sql Compétences / Qualités qui seraient un + : IA Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Contexte : nous recherchons un Consultant Expert - Architecte IA Agentique & Tech Lead Plateforme IA afin d'accompagner la conception, la structuration et l'industrialisation des usages d'IA générative et des systèmes agentiques. MISSIONS Dans le cadre du chantier du programme de modernisation du SI, le consultant sera responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Intervention notamment sur : • La définition des architectures de référence pour les solutions agentiques et les usages IA de l'entreprise. • La conception des modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. • L'accompagnement de la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi-agents. • La définition des standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. • L'identification des technologies, frameworks et composants les plus pertinents pour répondre aux besoins métiers. • La supervision et le challenge des développements réalisés par les équipes produit et les partenaires. • La conception et l'évaluation des patterns d'intégration avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, bases documentaires, APIs et services métiers. • La participation aux travaux autour des protocoles d'interopérabilité tels que MCP, A2A ou tout autre standard émergent du marché. • La mise en place des mécanismes de supervision, de mesure de qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA. • L'accompagnement de l'industrialisation des solutions depuis les preuves de valeur jusqu'aux déploiements en production. • La veille active sur les évolutions des plateformes IA, des LLMs et des architectures agentiques.

En tant que Consultant Fonctionnel / Product Owner, vous serez un acteur clé de la conception et de l'évolution de nos solutions. Vos principales responsabilités incluront : Analyse et Compréhension des Besoins Métiers : Recueillir, analyser et challenger les besoins auprès des différentes parties prenantes métiers ou des architectes transverses (proxy des métiers). Animer des ateliers de travail et des sessions de brainstorming pour affiner la compréhension des enjeux. Traduire les exigences métiers en spécifications fonctionnelles claires et détaillées. Conception de Solutions Fonctionnelles : Élaborer des solutions fonctionnelles optimisées, en tenant compte des contraintes techniques et des objectifs stratégiques. Modéliser les processus métiers et les parcours utilisateurs. Participer à la définition de l'architecture fonctionnelle des systèmes. Rédaction de User Stories et Spécifications : Rédiger des User Stories précises, concises et testables, en collaboration avec les équipes de développement. Définir les critères d'acceptation (Acceptance Criteria) pour chaque User Story. Maintenir à jour la documentation fonctionnelle (patrimoine produit) et les spécifications. Accompagnement de la Transformation SDD & IA : S'approprier les principes du Specifications Driven Development et les intégrer dans la conception des solutions. Collaborer activement avec les équipes techniques pour exploiter les capacités de l'IA générative dans la production de code et de tests. Contribuer à l'évolution de nos méthodologies et outils. Collaboration et Communication : Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement, les architectes techniques, les testeurs et les équipes métiers. Assurer une communication fluide et transparente sur l'avancement des projets et les choix fonctionnels. Participer aux cérémonies Agiles (Daily Scrum, Sprint Retrospective). Collaborer dans la rédaction des livrables tels que la stratégie de tests et la stratégie de mise en production/mise en service. Compétences clés : Vous êtes à l'aise en communication écrite et orale en français. Vous connaissez les méthodes d'études, chiffrages et conception. Vous avez un passé de PO ou de Proxy PO garantissant une bonne qualité de découpage et d'écriture des user stories. Vous savez travailler en équipe dans un contexte motivant avec des équipiers polyvalents et travaillant sur des sites distants. Vous avez un leadership naturel et avez une réelle appétence pour garantir le bon développement (nouveaux projets, correction d'anomalies) de votre produit. Les + : Vous avez déjà une expérience dans le monde des Telecom (FTTH). Vous avez une connaissance des standards et frameworks du TM Forum (SID, ODA, ...). Vous avez un intérêt marqué pour le Specifictions Driven Development (SDD) et l'intelligence artificielle générative. Vous avez une bonne compréhension des enjeux liés à la génération de code et de tests par l'IA. Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence intervenir lors de l'analyse des incidents complexes sur la demande des équipes de production Confirmé participer à la stratégie de tests des projets en identifiant les risques produit ainsi qu'à la stratégie de mise en production Confirmé maintenir la documentation et la cartographie associée Confirmé

Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l'évolution d'une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d'usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d'un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d'incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniquesAWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, PySpark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : PostgreSQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : GitLab CI Qualité et gestion des dépendances : SonarQube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes GitOps et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : GitHub, GitHub Copilot, IntelliJ IDEA, Jira et SharePoint