Contexte de la mission Le projet AI pour Tous (plateforme Mistral et Le Chat) permet à 4 500 collaborateurs d'exploiter l'IA générative au quotidien : création d'agents IA, gestion des bibliothèques documentaires, workspaces, accès et incidents. La mission s'inscrit en appui direct du PO Mistral / AI pour Tous (Train Capacités Business IA) pour : Structurer les besoins, Contribuer au backlog, Développer/automatiser des outillages d'administration et de suivi, Exploiter les logs et KPI Traiter les irritants Objectifs et livrables Développer des outils & services pour répondre aux besoins d'exigence de conformité, de sécurité et d'observabilité Garantir la stabilité, la performance et la résilience des environnements d'exécution (dev, recette, production). Définir et implémenter une stratégie d'observabilité (logs, métriques, traces) sur l'ensemble des services de la plateforme. Mettre en place des alertes pertinentes basées sur des SLO/SLI afin de détecter proactivement les incidents. Contribuer à l'analyse des incidents en exploitant les logs applicatifs, métriques et données persistées. Automatiser les déploiements et standardiser les pratiques DevOps de la plateforme SaaS. Expérience confirmée DevOps sur des plateformes cloud et Kubernetes en environnement de production. Expérience confirmée sur la gestion des contrats d'API Maîtrise des pratiques CI/CD, Infrastructure as Code et automatisation (GitOps) Capacité à analyser des incidents complexes en croisant {logs, métriques et requêtes en base de données. Création de dashboards dynamiques (Datadog) Mise en place de métriques custom (business + technique) Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Observabilité & Monitoring : Datadog (APM, logs, métriques, tracing distribué, dashboards, alerting avancé) Confirmé Developper des micro services: Microservice java/python, kafka Confirmé Base de données RDS : PostgreSQL, MongoDB (interrogation et analyse à des fins de diagnostic). Confirmé Java 21 - Springboot 4 Confirmé Open API Confirmé CI/CD & DevOps : Jenkins/ GitLab CI, Infrastructure as Code. Confirmé Cloud & Conteneurs : AWS, Kubernetes, Terraform. Confirmé Angular 21 Confirmé
- Concevoir, développer et maintenir des règles de détection au sein du SIEM - Analyser et qualifier les alertes de sécurité, mener des investigations et contribuer à la gestion des incidents - Déployer, configurer et optimiser les solutions EDR sur les postes et serveurs - Participer à des projets de sécurité sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure, GCP) - Intégrer les logs et services cloud au SIEM et améliorer la visibilité sécurité - Contribuer à l'automatisation des processus de détection et de réponse (SOAR, scripts, workflows) - Rédiger et maintenir la documentation sécurité (runbooks, procédures, rapports) - Assurer une veille continue sur les menaces, vulnérabilités et bonnes pratiques de cybersécurité
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 de la mission Dans le cadre de programmes de transformation Cloud de grande envergure, l'Infrastructure Migration Expert Senior accompagne les grands comptes dans la migration de leurs infrastructures et applications vers des environnements cloud modernes. Il intervient depuis la phase d'évaluation des environnements existants jusqu'au suivi post-migration (Hypercare), en pilotant l'ensemble du programme de migration et en assurant la coordination des différentes équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage des programmes de migration Définir la stratégie de migration cloud. Réaliser les phases de découverte, d'analyse et d'évaluation des environnements existants. Concevoir les feuilles de route de migration. Piloter les migrations de bout en bout. Assurer les décisions Go / No-Go lors des étapes critiques. Superviser la phase d'Hypercare après migration. Expertise Cloud & Infrastructure Accompagner les migrations vers : AWS Microsoft Azure Google Cloud Platform (GCP) Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Clouds privés Définir les architectures cibles. Accompagner la modernisation des infrastructures legacy et on-premise. Gouvernance & Management Piloter des équipes multidisciplinaires : Réseau Infrastructure Sécurité Applications FinOps Gérer les risques et plans de remédiation. Assurer le reporting auprès des directions IT et des sponsors métiers. Définir et suivre les SLA, KPI et indicateurs de succès. Conseil & Relation Client Être l'interlocuteur privilégié des DSI et des directions métiers. Accompagner les clients dans leurs choix technologiques. Participer au développement des méthodologies et assets de migration Accenture. Compétences techniques requisesCloud & Migration AWS, Azure, GCP, OCI Cloud privé Stratégies de migration à grande échelle Outils de migration AWS MGN Azure Migrate CloudEndure AWS DMS Velero VMware HCX Nutanix Infrastructures VMware Red Hat OpenShift Stockage SAN / NAS Sauvegarde Supervision d'infrastructure Data Centers Systèmes Linux Administration Windows Server Administration Troubleshooting Cloud & Infrastructure Réseau VLAN Routage Sous-réseaux Pare-feu VRF VMware NSX Sécurité & Gouvernance IAM Chiffrement Audit & Logging Gouvernance Cloud Directive NIS2 Conformité et gestion des risques
Missions CI/CD & Industrialisation Concevoir, développer et maintenir les pipelines CI/CD. Industrialiser les processus de build, test et déploiement. Automatiser les tâches récurrentes liées aux développements. Participer à l'amélioration continue des plateformes d'intégration et de livraison. Contribuer à la mise en place de nouveaux standards de développement. DevSecOps Intégrer les contrôles qualité et sécurité dans les pipelines. Mettre en place des analyses de sécurité du code et des dépendances. Développer et maintenir les Quality Gates. Participer à l'amélioration de la qualité du code et à la réduction de la dette technique. Accompagnement des équipes Supporter les développeurs dans l'utilisation des outils CI/CD. Analyser et résoudre les incidents liés aux plateformes de développement. Participer à la diffusion des bonnes pratiques DevOps et DevSecOps. Contribuer à l'amélioration de l'expérience développeur. Environnement technique Indispensable GitLab CI/CD Jenkins Docker Kubernetes SonarQube Git Linux Apprécié Helm ArgoCD Terraform Vault AWS Ansible SAST / DAST
