LLMOps / MLOps Engineer – H/F

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Industrialise le cycle de vie des modèles et propulse les architectures GenAI en production

Dans le cadre de l’industrialisation à grande échelle des solutions d’intelligence artificielle générative d’un grand compte, nous recherchons un(e) LLMOps / MLOps Engineer. Ton rôle sera hautement structurant et stratégique : tu concevras, déploieras et sécuriseras le socle technique, les pipelines d’automatisation et les environnements d’inférence nécessaires à l’exploitation industrielle de solutions d’IA et de systèmes agentiques en production.

Ton futur environnement

Tu évolueras au sein d’un pôle d’ingénierie pluridisciplinaire d’excellence dédié à l’intelligence artificielle et aux pratiques cloud natives. En interface permanente avec les data scientists, les équipes d’architecture, la sécurité (DevSecOps) et les équipes d’exploitation, tu interviendras sur des projets à forte valeur ajoutée. C’est le cadre idéal pour combiner la rigueur du DevOps avec les spécificités de l’IA générative, déployer des chaînes CI/CD/CT automatisées et optimiser les coûts et performances des modèles en production.

Tes missions clés

Architecture & Automatisation Cloud IA (Mode BUILD) :

Concevoir et implémenter l’architecture technique cible de la plateforme IA selon les principes de l’Infrastructure as Code (Terraform).

Déployer, configurer et administrer les environnements Cloud (Azure, AWS ou GCP) et les clusters de conteneurs (Kubernetes, OpenShift).

Bâtir et industrialiser les pipelines d’intégration et de déploiement continus (CI/CD, GitOps) adaptés aux spécificités des briques d’IA et des modèles de fondation.

Intégrer les composants clés de l’écosystème IA : modèles de langage, Gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs de services cognitifs et bases de données vectorielles.

Mettre en œuvre les dispositifs de sécurité, la gestion fine des identités (IAM) et la gestion centralisée des secrets.

Observabilité, MLOps & Pilotage FinOps (Mode RUN & Industrialisation) :

Déployer et superviser les chaînes d’observabilité, de journalisation et de monitoring de la performance des modèles (MLflow, dashboards de suivi de latence et de dérive).

Garantir la robustesse, la scalabilité et la haute disponibilité des environnements d’inférence en production.

Piloter la maîtrise des coûts d’infrastructure et d’appel aux modèles via des pratiques de FinOps IA.

Assurer la réversibilité, la maintenabilité et la documentation technique des architectures déployées.

Ton profil

Formation : Diplôme d’Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, systèmes et réseaux ou cybersécurité.

Expérience : Tu justifies d’une expérience confirmée de 3 à 5 ans en ingénierie DevOps / Cloud, avec une pratique effective du déploiement et de l’industrialisation de solutions MLOps ou LLMOps.