Artificial Intelligence Engineer

Contexte

Une entreprise du secteur technologique recherche un(e) Ingénieur(e) Cloud & MLOps afin de contribuer au développement et à l’industrialisation de sa plateforme d’intelligence artificielle.

Le poste s’inscrit dans un contexte de forte innovation autour des architectures cloud hybrides et des grands modèles de langage (LLM), avec un accent sur la qualité du code, la performance et la fiabilité des environnements déployés.

Responsabilités principales

• Conception et développement de la plateforme : implémenter la feuille de route technique en produisant un code maintenable et performant, en ligne avec la stratégie IA et les objectifs produits.
• Ingénierie cloud : concevoir, déployer et maintenir les infrastructures sur GCP et AWS en appliquant les principes d’Infrastructure as Code (IaC) via Terraform et ArgoCD.
• Mise en place de pipelines LLMOps et MLOps : développer et optimiser des chaînes d’intégration et de déploiement de modèles d’IA robustes et scalables.
• CI/CD et automatisation : construire et administrer des pipelines de déploiement continu (GitLab CI/CD), assurer la gestion de version via Git, et développer des scripts d’automatisation pour le monitoring et la gestion d’incidents.
• Optimisation technique : intégrer de nouveaux outils et standards pour garantir la performance et la disponibilité de la plateforme.
• Collaboration transverse : travailler étroitement avec les équipes Data, AI et Search pour concevoir des pipelines de données efficaces, fluidifier le déploiement des modèles et améliorer les capacités de recherche.
• Veille et partenariats technologiques : participer aux échanges techniques avec les fournisseurs afin d’intégrer les évolutions pertinentes de leurs solutions.

Profil recherché

• Solide expérience en ingénierie cloud sur GCP et AWS, avec maîtrise des pratiques d’Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) et de déploiement continu (ArgoCD, GitLab CI/CD).
• Compétences avérées en MLOps et LLMOps, incluant la mise en production et le suivi de modèles d’IA à grande échelle.
• Maîtrise de Python, notamment pour la création de pipelines de données et de scripts d’automatisation.
• Bonne compréhension des bases de données vectorielles (PG Vector, OpenSearch…) et des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Expérience dans l’évaluation, l’optimisation et le déploiement de modèles IA générative, incluant des techniques telles que la quantification, la distillation ou ONNX.
• Connaissance des technologies de recherche telles qu’Elasticsearch ou Solr.
• Esprit d’analyse, rigueur technique, sens de la collaboration et goût pour la résolution de problèmes complexes.

Environnement ou particularités

L’environnement technique est orienté cloud natif et IA générative, avec une culture d’ingénierie moderne privilégiant la qualité du code, l’automatisation et la collaboration interdisciplinaire.

L’entreprise valorise l’expérimentation, l’amélioration continue et l’adoption des meilleures pratiques DevOps et MLOps.

Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.