Dev/Ingénieur IA (H/F)

🎯 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.

📦 Livrables attendus

• Architecture technique détaillée de la plateforme.
• Schémas d’intégration et d’urbanisation.
• Socle technique déployé et opérationnel.
• Pipelines CI/CD industrialisés.
• Documentation d’exploitation et procédures opérationnelles.
• Recommandations d’industrialisation, de sécurisation et de montée en charge.
• Dossiers de supervision et d’observabilité.
• Dispositifs de suivi et de maîtrise des coûts.

💻 Compétences requises

• Cloud Engineering.
• Azure, AWS et/ou GCP.
• Kubernetes et/ou OpenShift.
• DevOps / DevSecOps.
• CI/CD, GitOps et Terraform.
• Infrastructure as Code et automatisation.
• Sécurité cloud et IAM.
• Gestion des secrets et traçabilité.
• Monitoring, logging, supervision et observabilité.
• Exploitation et documentation opérationnelle.
• LLMOps et plateformes IA.
• Gateways LLM et orchestration agentique.
• APIs, connecteurs et bases documentaires.
• Connaissance des problématiques de performance, scalabilité, coûts et réversibilité.

👤 Profil

• Profil technique confirmé avec une solide expérience Cloud, Infrastructure et DevOps.
• Expérience concrète dans le déploiement et l’industrialisation de solutions IA.
• Capacité à intervenir sur des architectures complexes et transverses.
• Forte culture infrastructure, cloud et automatisation.
• Sensibilité forte aux enjeux sécurité, conformité et maîtrise des risques.
• Rigueur et sens de l’industrialisation.
• Orientation résultats et amélioration continue.
• Autonomie et capacité à prendre part aux choix d’architecture.
• Excellent relationnel pour collaborer avec les équipes Architecture, Sécurité, Développement et Exploitation.