Devops / IA sur Saint Quentin en Yvelines
EterniTechSaaS B2BPubliée hier
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Yvelines · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 9 octobre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- 8 missions ingénieur devops sont ouvertes à Yvelines en ce moment, sur 1222 pour ce métier en France.
- 1 % des missions ingénieur devops de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : MLOps (98 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes.
Missions :
Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative.
Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps.
Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance.
Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD).
Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA.
Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad.
Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes.
Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative.
Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad.
Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes.
Stack technique :
Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise
Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra
Développement Python SQL
Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS
Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray
Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC)
CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA
Compétences attendues
Indispensables
- AWS
- GCP
- MLOps
- CI/CD
- Agile
- Scrum
- Roadmap
- SageMaker
Appréciées
- Kubernetes
- OpenShift
- Docker
- Terraform
- Ansible
- Jenkins


