MLOps (H/F)

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un Dev/Ingénieur IA (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'assurance.

Description

🎯 Contexte de mission

Dans le cadre du chantier IA4IT, la mission consiste à concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l’exploitation à grande échelle de solutions d’IA générative et agentique.

Au sein d’une équipe pluridisciplinaire dédiée à l’IA, le consultant contribuera à la construction et à l’industrialisation d’une plateforme robuste, sécurisée, scalable et exploitable dans un contexte d’entreprise exigeant.

🛠️ Missions principales et rôle

🏗️ Architecture & infrastructure IA

Concevoir l’architecture technique des solutions IA.

Déployer et configurer les environnements cloud et les composants d’infrastructure.

Définir les architectures permettant l’exploitation industrielle des cas d’usage IA.

Garantir la robustesse, la scalabilité, la maintenabilité et la réversibilité de la plateforme.

☁️ Cloud & plateformes

Concevoir et déployer les infrastructures cloud.

Intervenir sur des environnements Azure, AWS et/ou GCP.

Mettre en œuvre et administrer des environnements Kubernetes et/ou OpenShift.

Industrialiser les environnements et automatiser leur déploiement.

⚙️ DevOps / DevSecOps

Concevoir et industrialiser les chaînes CI/CD.

Mettre en œuvre les pratiques Infrastructure as Code.

Développer les automatisations nécessaires à l’exploitation de la plateforme.

Mettre en œuvre des approches GitOps.

Intégrer les exigences de sécurité directement dans les chaînes d’industrialisation.

🔐 Sécurité & conformité

Concevoir les dispositifs de sécurité associés aux plateformes IA.

Mettre en place et administrer les mécanismes IAM.

Gérer les secrets et les accès aux ressources.

Garantir la traçabilité des opérations.

Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et de réversibilité.

Identifier et maîtriser les risques liés à l’exploitation des solutions IA.

🧠 Intégration des briques IA

Intégrer les différents composants nécessaires aux solutions d’IA générative et agentique :

Modèles IA / LLM

Gateways LLM

Orchestrateurs agentiques

APIs

Connecteurs

Bases documentaires

Outils de test

Participer à la conception des architectures LLMOps.

Garantir l’intégration cohérente des briques IA avec le socle cloud et les systèmes existants.

📊 Observabilité & exploitation

Mettre en place les dispositifs de monitoring, logging et supervision.

Déployer les outils d’observabilité adaptés aux plateformes IA.

Suivre les performances et la disponibilité des composants.

Mettre en place les dispositifs de suivi des coûts.

Préparer les conditions d’exploitation et de maintien en conditions opérationnelles.

Rédiger les procédures et documentations d’exploitation.

🚀 Industrialisation & amélioration continue

Contribuer aux choix d’architecture et aux recommandations techniques.

Identifier les leviers d’optimisation et d’industrialisation.

Anticiper les problématiques de montée en charge.

Garantir une exploitation durable, sécurisée et maîtrisée des plateformes IA.

🎯 Objectifs

Construire un socle technique industriel pour l’IA générative et agentique.

Déployer des infrastructures cloud sécurisées et scalables.

Industrialiser les pratiques DevOps, DevSecOps et IaC.

Intégrer efficacement les composants LLM et agentiques.

Garantir l’observabilité et l’exploitabilité de la plateforme.

Maîtriser les risques, les coûts et la réversibilité.

Fournir une plateforme fiable permettant le déploiement de cas d’usage IA à grande échelle.