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Chaque moment compte. Surtout ceux que vous vivez à fond. Bienvenue chez Consort Group. Consort Group, accompagne depuis plus de 30 ans les entreprises dans la valorisation de leurs données et infrastructures. Elle s'appuie sur deux leaders, Consortis et Consortia, et place l’humain et la responsabilité sociétale au cœur de ses valeurs. C’est votre future équipe Créé en 2017, Consort Luxembourg accompagne localement de grands comptes internationaux ainsi que des acteurs luxembourgeois de référence. Fort d’une équipe de 40 collaborateurs, et aujourd’hui positionné de façon transfrontalière, nous offrons à nos experts et consultants des opportunités de carrière au Luxembourg comme dans le Grand Est de la France. Proches de nos clients et de nos équipes, nous connaissons depuis notre création une croissance organique soutenue, porté par un dynamisme soutenu. Ingénieur DevOps / MLOps H/F C’est votre mission Vous êtes passionné·e par l’industrialisation de solutions IA et les environnements cloud complexes ? Ce poste est fait pour vous. En tant qu’Ingénieur DevOps / MLOps, vous êtes responsable de l’exploitation, de l’industrialisation et de la sécurisation de la plateforme IA et de son écosystème : Côté build : Mettre en place et faire évoluer les pipelines CI/CD orientés IA et MLOps Industrialiser le cycle de vie des modèles, agents et applications IA Concevoir et automatiser les workflows d’orchestration (data & IA) Déployer et maintenir les environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) Intégrer les outils MLOps et d’observabilité dans la chaîne de production Renforcer les mécanismes de gestion des configurations et des secrets Contribuer à la mise en place des standards de gouvernance IA (sécurité, conformité, auditabilité) Côté run : Exploiter, maintenir et faire évoluer une plateforme IA en production Assurer la supervision, l’observabilité et la traçabilité des workloads IA Garantir la disponibilité, la performance et la résilience des services IA Gérer les incidents, les rollback et les opérations de maintien en condition opérationnelle Accompagner les équipes projets et métiers dans la mise en production des cas d’usage IA Automatiser et améliorer en continu les opérations DevOps/MLOps Documenter les architectures, pipelines et bonnes pratiques d’exploitation C’est votre parcours Vous avez au moins 4 à 7 ans d’expérience dans des environnements DevOps / MLOps exigeants. Vous aimez industrialiser des solutions IA robustes et scalables sans jamais cesser d’innover. Vous cherchez un cadre où la technique, la fiabilité et la collaboration sont au cœur des projets. C’est votre expertise : Pratiques DevOps et MLOps appliquées à des environnements IA/GenAI Plateforme cloud : Microsoft Azure (dont Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Entra ID, Key Vault) Outils MLOps & tracking : MLflow, Langfuse Orchestration & automatisation : n8n, Airflow ou équivalent Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes CI/CD, gestion des configurations, secrets et sécurité applicative Développement et automatisation en Python Expérience sur plateformes IA ou data industrialisées en production C’est votre manière de faire équipe : Forte capacité à collaborer avec des équipes data, architecture et métiers Approche orientée fiabilité, sécurité et qualité de service Esprit d’analyse et de résolution de problèmes complexes Culture de l’automatisation et de l’amélioration continue Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d’interlocuteurs non techniques Autonomie, rigueur et sens des responsabilités Esprit d’équipe et communication claire en environnement transverse C’est notre engagement Chez Consort Group, vous êtes un·e expert·e qu’on accompagne pour que chaque mission devienne une étape qui compte. Un onboarding attentif et humain Une vraie proximité managériale Des formations accessibles en continu Des engagements concrets : inclusion, égalité, solidarité Un package RH complet : mutuelle, carte TR, CSE, prévoyance Une culture du feedback et des projets qui font sens C’est clair Le process de recrutement : Un premier échange téléphonique avec notre team recrutement Un entretien RH ainsi qu’un échange métier avec un.e ingénieur.e d’affaires Un test ou un échange technique avec un.e de nos expert.es Un dernier point avec votre futur.e manager ou responsable de mission Et si on se reconnaît : on démarre ensemble C’est bon à savoir Lieu : Strasbourg Contrat : CDI Télétravail : Hybride selon mission Salaire : De 45 K€ à 52 K€ (selon expérience) brut annuel Famille métier : DevOps Ce que vous ferez ici, vous ne le ferez nulle part ailleurs. Ce moment, c’est le vôtre.

Ingénieur MLOps – Confirmé Description du poste Il s’agit de bien plus qu’une simple application vidéo : c’est une plateforme de conversation visuelle en mouvement, basée sur un algorithme unique conçu pour élargir les horizons des utilisateurs. Elle apporte de la nuance aux débats qui animent les jeunes et remet l’écoute, la découverte et la bienveillance au cœur des interactions afin de contribuer à un Internet meilleur et plus sûr. L’entreprise propose également une solution professionnelle d’hébergement et de diffusion vidéo pour les entreprises de tous secteurs, ainsi qu’une plateforme publicitaire vidéo propriétaire offrant un environnement de haute qualité et sécurisé pour les marques. Missions Rejoignez l’équipe en tant qu’ingénieur MLOps et ayez un impact majeur. Vous jouerez un rôle clé en faisant le lien entre le machine learning et l’ingénierie, en collaborant avec les équipes pour livrer des produits data innovants et de haute qualité. Vos responsabilités seront les suivantes : Donner aux ingénieurs ML les moyens d’être plus performants, en fournissant des outils et des infrastructures adaptés à leurs besoins spécifiques. Accélérer le time-to-market des premières versions prêtes pour la production des produits ML, en garantissant une intégration fluide, des connexions de services efficaces et un accès optimal aux données et ressources. Assurer que les ingénieurs ML conservent le contrôle de leurs modèles en production (monitoring, debugging, itération rapide et amélioration continue). Faciliter les expérimentations ML à grande échelle grâce à des environnements de test robustes, reproductibles et scalables, permettant aussi bien des tests qualitatifs (tests internes, démonstrations) que quantitatifs (A/B testing en production). Piloter l’industrialisation et le déploiement (CI/CD) des modèles ML, en garantissant leur fiabilité, leur scalabilité et leurs performances grâce aux meilleures pratiques MLOps. Gérer les opérations et la maintenance des modèles afin d’assurer des performances optimales, un monitoring continu et des améliorations régulières en production.

Contexte de la mission Nous recherchons pour l’un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, un AI Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets d’intelligence artificielle à forts enjeux techniques et métiers. La mission s’inscrit dans un environnement IT exigeant, structuré autour de projets IA nécessitant la conception, l’industrialisation, le déploiement et l’exploitation de solutions robustes, scalables et sécurisées. Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des produits IA, depuis les phases de cadrage et de preuve de concept jusqu’à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles. Missions principales En tant qu’ AI Engineer / MLOps , vous serez en charge de concevoir, industrialiser et opérer des solutions d’IA fiables, performantes et responsables. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Architecture et industrialisation IA / MLOps Concevoir les architectures techniques des produits IA en collaboration avec les Data Scientists et les équipes IT. Identifier les technologies, design patterns et architectures adaptés aux besoins : services temps réel, traitements batch, architectures cloud, solutions distribuées. Participer à la validation des choix d’architecture technique. Mettre en œuvre, maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour automatiser la livraison des modèles, du code et de l’infrastructure. Industrialiser les modèles IA afin de garantir leur passage à l’échelle, leur supervision et leur maintien en production. Déploiement et exploitation Contribuer au déploiement des applications IA en production. Gérer les infrastructures de déploiement, notamment autour de Kubernetes et de services cloud managés. Optimiser l’usage des ressources techniques, notamment dans des environnements nécessitant des capacités de calcul importantes. Participer au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées. Produire et maintenir la documentation technique associée. Sécurité et robustesse des solutions IA Intégrer les principes de sécurité “by design” dans les applications IA. Contribuer à la protection des modèles et des données contre les risques spécifiques aux environnements IA. Prendre en compte les enjeux de sécurité liés aux modèles, aux pipelines et aux données manipulées. IA générative et LLM Participer au déploiement d’applications basées sur des LLM. Intervenir sur des architectures de type RAG. Industrialiser le cycle de vie des composants GenAI : prompts, bases vectorielles, fine-tuning, monitoring. Contribuer à l’identification et à la gestion des risques associés aux usages IA générative.

Gestion fonctionnelle et maintenance des outils de la Squad : - Recueil des besoins utilisateurs, traduction en spécifications techniques. - Coordination avec les développeurs. Pilotage de projets liés aux offres de la Squad : - Plateforme Big Data (Cloudera), outils open source (TensorFlow, Jupyter Lab). - Portail de services, librairies Python, accès aux données du SI. Animation d’ateliers avec les utilisateurs : - Recueil des besoins, transformation en user stories documentées. Analyse des risques métiers : - Collaboration avec les équipes SSI, conformité et juridique. - Intégration des exigences RGPD, gouvernance des données, sécurité bancaire. Tests fonctionnels : - Conception, exécution et suivi des campagnes de tests (outil XRAY). - Analyse des anomalies et documentation. Support utilisateur : - Préparation de supports de formation et documentation. - Assistance fonctionnelle pour améliorer l’expérience utilisateur. Amélioration continue : - Collecte des feedbacks utilisateurs, étude des usages. - Alignement sur les objectifs métiers. Suivi Agile : - Gestion du backlog dans Jira, priorisation avec le Product Owner.

Nous recherchons un(e) expert(e) en Support Fonctionnel avec une expertise IA/LLM pour rejoindre l'équipe. Cette mission combine un support applicatif traditionnel avec une connaissance spécialisée des systèmes d'IA, afin de garantir le bon fonctionnement de nos applications métier critiques. Support applicatif & stabilité Être le point de contact principal pour les incidents applicatifs et les questions fonctionnelles Surveiller et maintenir les applications fonctionnelles via Dynatrace, Grafana, Prometheus, etc. Garantir un temps d'indisponibilité minimal et une productivité maximale pour les utilisateurs métier Traiter les demandes utilisateurs (accès, onboarding, résolution d'incidents) dans le respect des processus ITIL Rédiger et maintenir à jour les documentations Assurer la communication auprès des parties prenantes (informations, nouvelles fonctionnalités, suppressions, incidents, etc.) Collaborer avec les Product Owners et les équipes de développement pour garantir une intégration fluide Piloter les activités de gouvernance entre les équipes techniques et métier

🎯 Contexte Vous rejoignez le développement d'une application innovante orientée data et performance marketing , permettant aux équipes internationales de : mesurer la performance des contenus digitaux optimiser leur diffusion maximiser l'impact des campagnes sur les réseaux sociaux Le produit est actuellement en phase MVP avec une forte adoption initiale , nécessitant un passage à l'échelle avant un déploiement global. 👥 Organisation Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de : Product Owner UX Designer Data Scientists Data Engineers Développeurs Full Stack Vous serez encadré(e) par un Tech Lead . 🚀 Missions principales Développement Full Stack (Python / React) Mise à l'échelle de l'application (scalabilité & performance) Industrialisation de pipelines ML (entraînement, déploiement) Gestion de modèles de machine learning dans le cloud Développement de solutions basées sur IA générative (agents, plateformes dédiées) Participation au design d'architecture technique Collaboration étroite avec les équipes produit et data 🛠️ Stack technique Frontend : React Backend : Python, FastAPI (Node.js en option) Bases de données : PostgreSQL, MongoDB Cloud : GCP Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes. Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu’à leur suivi en production. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées. Préparer des datasets exploitables pour des usages d’exploration, d’analyse avancée, de data science ou de machine learning. Participer à l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning. Mettre en œuvre les chaînes d’intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps . Versionner les données, les modèles et le code. Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des produits et solutions de la squad. Participer aux phases d’intégration, de recette technique et de mise en production. Surveiller les processus existants, identifier les axes d’amélioration et fiabiliser les traitements. Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre. Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.

Dans le cadre de l'accélération d'une plateforme digitale innovante à fort impact international, nous recherchons un(e) Développeur(se) Full Stack / IA MLOps Senior pour accompagner la montée en charge d'une application stratégique dédiée à l'analyse et à l'optimisation de la performance de contenus digitaux. Après une phase MVP réussie et une forte adhésion des utilisateurs, l'enjeu consiste désormais à faire évoluer la solution vers une plateforme scalable, performante, sécurisée et capable de supporter un déploiement à grande échelle. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Product Owners, UX Designers, Data Scientists, Data Engineers et Développeurs Full Stack, dans un environnement technologique moderne orienté Cloud, Data et IA Générative. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités Full Stack en environnement Python et React. Participer à l'évolution de l'architecture applicative et des choix techniques structurants. Industrialiser les pipelines de données et de Machine Learning. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour le déploiement, le monitoring et la scalabilité des modèles. Concevoir et développer des solutions basées sur l'IA Générative et des architectures d'agents. Optimiser les performances, la résilience et la sécurité de la plateforme. Collaborer étroitement avec les équipes Produit, Data et Design. Accompagner les membres de l'équipe sur les sujets techniques et contribuer à la diffusion des bonnes pratiques. Assurer un suivi de bout en bout des développements, de la conception jusqu'à la mise en production.

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée Data Scientist – Prévision & Optimisation H/F . Le consultant interviendra en tant que contributeur individuel senior pour concevoir et développer des modèles avancés de prévision et d’optimisation. Le rôle couvre des problématiques complexes liées à la prévision de la demande, à l’optimisation des ressources et à la simulation opérationnelle. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec des data engineers et équipes IA afin de transformer des problématiques métiers en solutions analytiques robustes, scalables et orientées décision. Le consultant interviendra principalement sur l’amélioration de modèles existants de machine learning et sur la couche d’optimisation associée, avec un fort enjeu autour de l’allocation optimale des ressources opérationnelles (planning, workforce, capacité). Le rôle requiert un profil très opérationnel (hands-on), capable de manipuler du code Python avancé, d’intervenir sur des modèles ML existants et surtout de développer et améliorer des modèles d’optimisation (notamment via Gurobi). Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes internes et le partenaire externe, avec un objectif clair d’appropriation et d’internalisation des compétences à horizon 12 mois. Objectif et livrable: Développement de modèles de prévision avancés (séries temporelles, probabilistes, hiérarchiques) Conception et implémentation de modèles d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Développement de frameworks de simulation pour la prise de décision opérationnelle Résolution de problématiques métiers complexes et ambiguës via des approches data science Construction de modèles de machine learning prêts pour la production Collaboration avec les équipes engineering pour le déploiement et le monitoring Garantie de la robustesse, explicabilité et performance des modèles Traduction des besoins métiers en solutions analytiques concrètes Collaboration avec équipes opérationnelles et produit pour délivrer des résultats mesurables Communication des insights aux parties prenantes techniques et non techniques Compétences attendues: Expertise en séries temporelles (forecasting avancé, probabiliste, hiérarchique) Maîtrise des techniques d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Solides compétences en Python (NumPy, Pandas, PyTorch, OR-Tools, SimPy, Gurobi) Expérience en modélisation statistique et analyse exploratoire de données (EDA) Déploiement de modèles en production (MLOps, monitoring) Maîtrise SQL et manipulation de données volumineuses Expérience: 6+ ans en Data Science / IA appliquée Télétravail (modalité, fréquence, contraintes): Hybride, 2 à 3 jours/semaine à distance selon localisation et contraintes projet

Dans le cadre d’une transformation ambitieuse autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Directeur de projets IA chargé d’assurer la coordination opérationnelle d’un centre d’expertise IA transverse. Véritable facilitateur et orchestrateur , le poste s’inscrit au cœur d’une gouvernance structurée et multi-niveaux, en lien étroit avec les équipes métiers, les directions IT et les instances de pilotage. Le Directeur de projets IA intervient comme point central de synchronisation entre les projets IA et les ressources expertes mobilisées (Data Engineers, Data Scientists, AI Engineers, ML Engineers, équipes Infrastructure & Production, Chefs de Projet). Missions principales Coordonner les équipes pluridisciplinaires mobilisées sur les projets IA prioritaires. Assurer l’alignement des expertises et des ressources avec les jalons projets. Piloter les affectations et ajuster les priorités en temps réel selon les besoins. Identifier, anticiper et lever les points de blocage techniques ou organisationnels. Garantir la bonne préparation des déploiements en lien avec les équipes de production et d’infrastructure. Préparer les supports et dossiers d’arbitrage à destination des comités de gouvernance. Traduire les orientations stratégiques en plans d’actions opérationnels. Maintenir et mettre à jour la feuille de route des projets IA. Structurer les revues techniques et le suivi des indicateurs de performance. Favoriser la capitalisation des bonnes pratiques, des méthodes et des retours d’expérience. Assurer la fluidité entre les besoins métiers et les contraintes techniques. Ce rôle requiert une forte capacité à coordonner sans lien hiérarchique direct , en embarquant des équipes issues de différentes directions autour d’objectifs communs.

RÉSUMÉ EXPRESS Expert MLOps & GCP pour accompagner une équipe technique sur des use cases IA stratégiques au niveau Groupe dans le secteur de l'assurance : digitalisation documentaire via OCR, bot de service client et plateforme agentique. Il maîtrise la stack GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes), les architectures LLMs et Agentic RAG, et apporte un vrai builder mindset et une force de proposition. Disponibilité immédiate obligatoire. Expérience assurance ou finance appréciée / Anglais B2. MISSIONS PRINCIPALES Implémentation des Use Cases IA Contribuer à la digitalisation documentaire via OCR Développer et maintenir le bot de service client pour le suivi en agence Participer à la construction de la plateforme agentique dédiée à l'assurance Architecture & MLOps GCP Concevoir et opérer les pipelines ML sur GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes) Gérer l'infrastructure as code via Terraform, maintenir les pipelines CI/CD sur GitHub Appliquer les pratiques FinOps et Clean Code dans un environnement cloud de production LLMs & RAG Implémenter des architectures Agentic RAG adaptées aux cas d'usage métier Mettre en place les mécanismes d'évaluation RAG pour garantir la qualité et la fiabilité des réponses Assurer une veille active sur l'évolution des LLMs et des patterns d'architecture agentique Collaboration & Force de Proposition Travailler en binôme avec le Tech Lead et contribuer aux décisions d'architecture Être force de proposition sur les choix technologiques et les patterns d'implémentation Évoluer dans une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, MLOps, Développeurs, PO) avec un fort accent sur l'innovation IA et Cloud

Description: Présentation de la mission • Mise en oeuvre opérationnelle et techniques des produits Data : o Industrialiser et automatiser le déploiement de la plateforme Dataiku o Tester et maintenir la plateforme pour qu’elle puisse être sécurisée, résiliente et disponible selon les engagements auprès des différentes entités du Groupe o Documenter les travaux pour des usages internes ou de présentation de l’offre pour les entités o Accompagner les métiers dans leur prise en main de la plateforme o Gérer les incidents sur la base des engagements de l’offre (5J/7 – Heures de Paris ouvrées) • Gestion de projet o Être point de contact opérationnel privilégié pour les clusters et/ou entités o Participer à l’élaboration des formations, des présentations aux référents Clusters et Entités qui consomment ou pourraient consommer l‘offre o Participer aux réunions de co-construction de la roadmap et de la mise en oeuvre de la roadmap o Être lead sur des aspects/fonctionnalités techniques de l’offre identifiés o Participer/réaliser des démos ou WebTech concernant la plateforme MLOps o Participer à l’ensemble des rituels de la Squad, de la plateforme et du socle Compétences requises (Liste non exhaustive) Compétences métiers Niveau minimum Linux Expérimenté Ansible, Jenkins, Git Expérimenté Dataiku Junior ou plus Prometheus, Grafana Junior Elastic Junior Kubernetes Junior Spark, Hadoop, Cloudera Junior ou plus AWS, Azure ou GCP Junior ou plus Type de projet (support / maintenance / implementation /…) : Support Type de prestation (Client / Hybrid / Remote) : Client Nombre de jours/semaine ou par mois chez le client : 3 jours / semaine

Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Contexte Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industri­­alisation (build & run). Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation

Vous interviendrez sur la mise en place de la nouvelle génération de services numériques DevOps. Vous contribuerez à l’industrialisation des chaînes CI/CD, au déploiement d’environnements Kubernetes et à l’automatisation des services IA et MLOps. Votre rôle Industrialisation CI/CD et automatisation · Concevoir et développer des pipelines CI/CD avancés et automatisés · Mettre en œuvre l’Infrastructure as Code (IaC) · Déployer des manifests Kubernetes et des configurations via Argo CD, Flux CD ou Jenkins X · Réaliser des Proofs of Concept (PoC) afin d’automatiser davantage la chaîne de valeur IA · Déployer une infrastructure déclarative et versionnée via IaC/GitOps Observabilité, fiabilité et exploitation · Définir et mettre en œuvre l’observabilité et le monitoring des pipelines · Fournir des services IA prêts pour la production avec monitoring intégré, détection de dérive (drift detection) et mécanismes de sécurité robustes · Gérer les incidents et assurer le support de niveau 3 (L3) de la plateforme DevOps · Analyser les problématiques de performance, de capacité et d’architecture puis proposer des plans d’amélioration · Assurer le suivi de la production et recueillir les retours des utilisateurs de la plateforme Documentation et accompagnement · Produire des runbooks, des schémas d’architecture et des guides d’exploitation · Documenter les architectures et conceptions, puis diffuser les comptes-rendus et actions de réunion · Animer des ateliers et des sessions de formation sur les bonnes pratiques DevOps et MLOps