Infrastructure AI Specialist Senior (H/F)

Contexte de la mission

Dans le cadre de programmes de transformation à forte composante IA, le consultant interviendra sur la définition, la conception et le déploiement de capacités d'Intelligence Artificielle intégrées aux infrastructures cloud et aux opérations IT.

Il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre de plateformes MLOps et GenAIOps à l'échelle de l'entreprise, ainsi que dans l'adoption des technologies d'IA auprès des équipes techniques et des directions métiers.

Missions principales

• Définir la stratégie et l'architecture IA appliquées aux infrastructures.

• Concevoir et déployer des plateformes MLOps et GenAIOps.

• Mettre en œuvre des solutions d'observabilité et d'automatisation basées sur l'IA.

• Intégrer l'IA aux plateformes cloud et aux environnements d'exploitation IT.

• Accompagner les clients dans la définition de leur feuille de route IA.

• Piloter des programmes de transformation Infrastructure & AI.

• Participer aux activités d'avant-vente et de développement commercial.

• Encadrer et accompagner les profils plus juniors.

• Intervenir auprès des décideurs et directions (CxO).

Compétences techniques indispensablesIA & Machine Learning

• Python avancé.

• PyTorch, TensorFlow.

• MLOps et GenAIOps.

• LLM (Large Language Models).

• RAG (Retrieval-Augmented Generation).

• Fine-tuning (LoRA, QLoRA).

• Prompt Engineering.

• AI Guardrails.

• Frameworks d'évaluation des modèles.

IA Agentique

• LangChain.

• AutoGen.

• LlamaIndex.

• CrewAI.

Cloud & Infrastructure

• AWS SageMaker.

• Azure Machine Learning.

• Google Vertex AI.

• Kubernetes (GPU Scheduling, entraînement distribué, inférence).

• Terraform.

• Ansible.

Data & Recherche Sémantique

• Pinecone.

• Weaviate.

• Chroma.

• pgvector.

• Vector Databases.

• Semantic Search.

IT Operations & Observabilité

• ServiceNow.

• ITSM.

• ITIL.

• Observabilité et supervision.

• Gestion des incidents IA.

• AI FinOps / TokenOps.

Gouvernance & Sécurité

• Sécurité des plateformes IA.

• Gouvernance des données.

• Gestion des identités.

• IA Responsable.

• EU AI Act.

Compétences appréciées

• IA multimodale.

• Computer Vision.

• CUDA.

• Triton.

• Dynatrace Davis AI.

• Datadog Watchdog.

• Edge AI.

• IoT & Machine Learning.

• Développement d'agents IA.

• Contributions Open Source IA/MLOps.

Profil recherché

• Expérience significative sur des projets IA à grande échelle.

• Expertise Infrastructure, Cloud et IA Générative.

• Forte maîtrise des sujets MLOps / GenAIOps.

• Capacité à définir des architectures IA complexes.

• Aisance avec les interlocuteurs métiers et directions.

• Leadership technique et accompagnement des équipes.

• Français courant et anglais professionnel obligatoires.