Ingénieur Plateforme IA / MLOps H/F

Présentation du poste Au sein d'une équipe dédiée aux plateformes Data & IA, vous contribuez à la mise en place et à l'industrialisation des solutions d'intelligence artificielle. Vous intervenez à la croisée du développement logiciel, du DevOps et des architectures IA afin de fournir des outils et infrastructures robustes permettant d'accélérer les projets Data Science et Machine Learning. Missions principales

• Mettre à disposition les outils nécessaires au développement et à l'exploitation des solutions IA (environnements de développement, monitoring, observabilité, etc.).
• Participer à la définition et au déploiement des pratiques MLOps.
• Concevoir, déployer et maintenir une plateforme dédiée aux usages IA.
• Automatiser les processus de déploiement et d'exploitation des applications et services IA.
• Définir et mettre en œuvre des architectures techniques évolutives, fiables et sécurisées.
• Appliquer les principes d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD).
• Anticiper les besoins de montée en charge et de performance des plateformes.
• Contribuer à l'optimisation des coûts d'infrastructure dans une démarche FinOps.
• Assurer une veille technologique sur les sujets Data, IA, Cloud, DevOps et MLOps.
• Collaborer avec les équipes Data Science, Développement et Infrastructure pour faciliter l'industrialisation des projets IA.

Profil recherché Expérience

• Minimum 5 ans d'expérience sur un poste similaire.
• Expérience significative dans le développement logiciel et l'industrialisation de solutions techniques.

Compétences techniques Indispensables

• Très bonne maîtrise des principes de Software Engineering :Design Patterns
• Architecture logicielle
• Bonnes pratiques de développement
• Tests unitaires et d'intégration
• Qualité de code

Excellentes compétences en développement orienté objet (Python ou autre langage équivalent).Bonne maîtrise de Python.Bonne maîtrise de SQL.Connaissances solides des pratiques DevOps :

• Docker
• Kubernetes
• Helm
• Infrastructure et pipelines as code

- CI/CD

Appréciées

• Connaissances ou expérience en MLOps.
• Connaissance des environnements Data et Machine Learning.
• Familiarité avec les plateformes Cloud et les architectures distribuées