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En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Dev/Ingénieur IA (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'assurance. Description 🎯 Contexte de mission Dans le cadre du chantier IA4IT, la mission consiste à concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation à grande échelle de solutions d'IA générative et agentique. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation d'une plateforme robuste, sécurisée, scalable et exploitable dans un contexte d'entreprise exigeant. 🛠️ Missions principales et rôle 🏗️ Architecture & infrastructure IA Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Déployer et configurer les environnements cloud et les composants d'infrastructure. Définir les architectures permettant l'exploitation industrielle des cas d'usage IA. Garantir la robustesse, la scalabilité, la maintenabilité et la réversibilité de la plateforme. ☁️ Cloud & plateformes Concevoir et déployer les infrastructures cloud. Intervenir sur des environnements Azure, AWS et/ou GCP. Mettre en œuvre et administrer des environnements Kubernetes et/ou OpenShift. Industrialiser les environnements et automatiser leur déploiement. ⚙️ DevOps / DevSecOps Concevoir et industrialiser les chaînes CI/CD. Mettre en œuvre les pratiques Infrastructure as Code. Développer les automatisations nécessaires à l'exploitation de la plateforme. Mettre en œuvre des approches GitOps. Intégrer les exigences de sécurité directement dans les chaînes d'industrialisation. 🔐 Sécurité & conformité Concevoir les dispositifs de sécurité associés aux plateformes IA. Mettre en place et administrer les mécanismes IAM. Gérer les secrets et les accès aux ressources. Garantir la traçabilité des opérations. Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et de réversibilité. Identifier et maîtriser les risques liés à l'exploitation des solutions IA. 🧠 Intégration des briques IA Intégrer les différents composants nécessaires aux solutions d'IA générative et agentique : Modèles IA / LLM Gateways LLM Orchestrateurs agentiques APIs Connecteurs Bases documentaires Outils de test Participer à la conception des architectures LLMOps. Garantir l'intégration cohérente des briques IA avec le socle cloud et les systèmes existants. 📊 Observabilité & exploitation Mettre en place les dispositifs de monitoring, logging et supervision. Déployer les outils d'observabilité adaptés aux plateformes IA. Suivre les performances et la disponibilité des composants. Mettre en place les dispositifs de suivi des coûts. Préparer les conditions d'exploitation et de maintien en conditions opérationnelles. Rédiger les procédures et documentations d'exploitation. 🚀 Industrialisation & amélioration continue Contribuer aux choix d'architecture et aux recommandations techniques. Identifier les leviers d'optimisation et d'industrialisation. Anticiper les problématiques de montée en charge. Garantir une exploitation durable, sécurisée et maîtrisée des plateformes IA. 🎯 Objectifs Construire un socle technique industriel pour l'IA générative et agentique. Déployer des infrastructures cloud sécurisées et scalables. Industrialiser les pratiques DevOps, DevSecOps et IaC. Intégrer efficacement les composants LLM et agentiques. Garantir l'observabilité et l'exploitabilité de la plateforme. Maîtriser les risques, les coûts et la réversibilité. Fournir une plateforme fiable permettant le déploiement de cas d'usage IA à grande échelle.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Senior DevOps / Cloud Engineers 👨‍💻☁️ ! 🔎 Je cherche un/e Senior DevOps / Cloud Platform Engineer pour intervenir sur une mission stratégique au sein d'un environnement digital à forts enjeux Cloud, infrastructure et industrialisation. Tu évolueras dans un contexte où la fiabilité, l'automatisation, la scalabilité et l'industrialisation des plateformes Cloud sont au cœur des priorités. 💻 Ce que tu vas faire : Construire, faire évoluer et opérer la fondation Cloud Concevoir et maintenir les architectures projets, réseaux et environnements Cloud Mettre en place et industrialiser l'Infrastructure as Code avec Terraform Développer des modules réutilisables pour les équipes applicatives Gérer les problématiques d'identité, de sécurité, de tagging et de gouvernance Cloud Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD Automatiser les déploiements et améliorer les stratégies de release, promotion et rollback Travailler sur des environnements conteneurisés avec Docker et Kubernetes Superviser et améliorer la production : monitoring, alerting, observabilité et gestion des incidents Automatiser les tâches opérationnelles récurrentes Contribuer à l'optimisation des performances et des coûts Cloud Accompagner les équipes de développement dans l'utilisation de la plateforme 🎯 Stack technique : Terraform / Python / SQL / Bash / Shell / GCP / Azure / GKE / Cloud Run / Cloud SQL / BigQuery / IAM / VPC / Cloud Build / AKS / App Service / Azure SQL / Entra ID / VNet / Azure DevOps / Docker / Git / CI/CD / GitHub Actions / GitLab CI / Azure Pipelines / Monitoring / Observabilité / NewRelic 🚀 Les plus de la mission : Environnement Cloud à forts enjeux Mission longue avec une vraie dimension d'industrialisation Rôle clé au cœur de la plateforme et des infrastructures Enjeux d'automatisation, de fiabilité et de scalabilité Stack Cloud moderne autour de GCP / Azure / Terraform / CI/CD Mission où ton expertise Cloud / DevOps pourra réellement faire la différence 📍 IDF : rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue Qu'en penses-tu ? Une excellent week-end à tous 🕺🌞

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data et de la montée en charge de ses projets IA, un grand compte recherche un Data Architect pour concevoir une architecture data performante, condition pour que les projets d'analyse, de BI et d'IA puissent passer à l'échelle. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception de l'architecture data cible : Data Warehouse, Lakehouse, modélisation normalisée (étoile, flocon, Data Vault) ▪ Le cadrage des migrations cloud des actifs data ▪ La définition des patterns d'alimentation des cas d'usage IA : feature stores, pipelines RAG, gouvernance des données d'entraînement ▪ La définition des standards de modélisation, de sécurité et de gouvernance des données ▪ L'accompagnement des équipes data engineering dans la mise en œuvre ▪ Les arbitrages techniques et la rédaction des dossiers d'architecture