Chef de Projet Intégration DevOps & Ml Engineer Cloud H/F

Détail du poste

Le besoin

Contexte

Au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Computer Vision, GenAI/LLM) sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure et GCP).

Pour accompagner nos projets, nous recherchons un Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer expérimenté. Intervenant à l'interface entre les équipes Métier / Data Science et les équipes Infrastructure / Exploitation, le prestataire formera un binôme technique étroit avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste afin d'assurer la continuité de service et de faire évoluer deux volets de cas d'usage ML en production.

Missions

- Industrialisation IA (MLOps / LLMOps) : concevoir et maintenir des architectures cloud hybrides AWS / Azure pour les charges IA (ML, GenAI/LLM, Computer Vision).
- Développer et fiabiliser les pipelines CI/CD ML (réentraînement, validation/gate, exposition d'API).
- Intégrer les services cognitifs managés (Bedrock, Azure OpenAI).
- Développer des modules Terraform documentés et réutilisables pour les briques IA.
- Accompagner la modernisation des composants vers des architectures conteneurisées (Docker, AKS / EKS) et serverless.
- Accompagner les Data Scientists pour rendre leurs modèles « production-ready » selon les standards d'infrastructure.
- Assurer le support N3 IA/Data et faire monter en compétence les équipes d'exploitation.
- Auditer et optimiser les coûts Cloud IA (instances GPU, appels aux services cognitifs/LLM).
- Garantir la sécurité et la conformité des données (IAM / RBAC, KMS, Private Endpoints).
- Produire les livrables contractuels : dossiers d'architecture de référence (DAT / DEX), modules Terraform versionnés, pipelines MLOps automatisés, audits d'optimisation FinOps IA, documentation d'exploitation et fiches de transfert vers le Run.

Périmètre opérationnel - Deux volets ML en production

Volet 1 - Cas d'usage ML sur AWS (Data Science appliquée & Serverless)

- Traitement de données opérationnelles à grande échelle : analyse exploratoire (EDA) sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel (relations non 1:1, désambiguïsation « au plus proche », fenêtres temporelles, gestion des données manquantes et des signaux GPS défaillants).
- Services serverless et génération documentaire : conception et exploitation de traitements de flux serverless et de génération automatisée de documents (ex. rapports multi-images).
- Environnement technique AWS : Amazon SageMaker (training, inférence, pipelines, model registry), Amazon Bedrock (GenAI, RAG, Guardrails), Lambda, S3, Glue, Kinesis / Firehose, Athena, Comprehend / Textract, boto3 ; socles data ELK et BigQuery ; IaC Terraform.

Volet 2 - Cas d'usage MLOps sur Azure (Industrialisation de modèles)

- Industrialisation de modèles de bout en bout : gestion de jeux de données versionnés -> pipelines d'entraînement -> gate d'évaluation automatisée -> registre de modèles -> déploiement blue/green -> monitoring de drift en production.
- Déploiement multi-sites et optimisation : architecture multi-sites industriels (socle commun factorisé + configuration par site), incluant des modèles d'optimisation par renforcement (RL / SAC).
- Environnement technique Azure : Azure Machine Learning (endpoints managés online/batch, pipelines, model registry, MLflow, data assets, blue/green, drift), Microsoft Fabric / OneLake (socle data industriel, architecture médaillon), Azure DevOps (pipelines CI/CD ML), Azure AI (Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services), AKS, IaC Terraform / Bicep.

Outils & Environnement

- Langages & Frameworks : Python avancé, boto3, MLflow
- Cloud & IA : AWS (Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock), Azure (Azure ML, Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services), GCP (notions)
- Infrastructure as Code : Terraform confirmé/avancé, Bicep, ARM, CloudFormation (notions)
- Conteneurs & Orchestration : Docker, Kubernetes (AKS / EKS)
- CI/CD : Azure DevOps, Git, GitLab CI
- Data & Observabilité : ELK, BigQuery, Azure Monitor, Datadog, CloudWatch
- Réseau & Sécurité : VPC, souscriptions, NACL/RTB/SG, NLB/ALB/AG, Private Endpoints, RBAC, KMS
- Autres : Microsoft Fabric / OneLake, FinOps IA

Conditions de travail

- TJM : 500 EUR

Le profil recherché

Profil recherchéData Science appliquée (Avancé) : Python avancé, EDA, géomatching / rapprochement spatio-temporel, feature engineering, évaluation robuste de modèles sur données industrielles bruitées, notions d'apprentissage par renforcement (RL / SAC)MLOps & déploiement (Avancé) : industrialisation CI/CD ML (gate d'évaluation, versioning data/modèles, model registry, stratégies d'inférence real-time/batch, blue/green, monitoring de drift), maîtrise d'Azure Machine Learning et Microsoft Fabric / OneLakeCloud IA multi-cloud (Avancé AWS & Azure) : services AWS (Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock) ET Azure (Azure ML, Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services)IaC, conteneurs & CI/CD (Confirmé à Avancé) : Terraform confirmé/avancé (modules, gestion d'état), notions ARM / Bicep ou CloudFormation ; Docker et orchestration Kubernetes (AKS / EKS) ; Git / Azure Repos, Azure DevOps et/ou GitLab CIData, réseau & observabilité (Confirmé) : ELK, BigQuery, monitoring de production (Azure Monitor, Datadog, CloudWatch), réseau cloud (VPC, souscriptions, NACL/RTB/SG, NLB/ALB/AG), sécurité (Private Endpoints, RBAC, KMS) et FinOps IACompétences et certifications appréciées : Microsoft Fabric (captation de données industrielles SCADA, architecture médaillon Bronze/Silver/Gold), GCP / Vertex AI (notions), Computer Vision, architectures ServerlessCertifications appréciées : HashiCorp Terraform Associate, AWS Certified ML Engineer / Specialty, AWS Solutions Architect Associate, Azure AI Engineer Associate, Fabric Data Engineer Associate

Mais aussi...

Taux journalier :500€/jour.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(--chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(--chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(--chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(--chakra-radii-md);font-weight:var(--chakra-fontWeights-semibold);background:var(--chakra-colors-success-200);color:var(--chakra-colors-success-700);box-shadow:var(--badge-shadow);padding:4px 6px;--badge-bg:var(--chakra-colors-success-100);--badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{--badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);--badge-color:var(--chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(--chakra-colors-rythm-600);}