Expert FinOps Cloud & IA / LLM

Contexte

Pour un grand groupe du secteur de l’énergie, nous recherchons un Expert FinOps Cloud & IA pour accompagner l’adoption de l’IA agentique au sein de sa direction des systèmes d’information.

Vous rejoindrez une équipe transverse chargée d’industrialiser les usages IA. Votre objectif sera de structurer le suivi des consommations de LLM, d’optimiser les coûts et d’accompagner les équipes dans l’adoption de bonnes pratiques.

Missions

• Configurer et exploiter les outils de monitoring des consommations LLM et tokens, notamment LightLLM et AI Gateway.

• Structurer le suivi des consommations par utilisateur, équipe et projet.

• Concevoir des dashboards opérationnels pour les équipes techniques et les managers.

• Analyser les écarts entre consommations et budgets, puis mettre en place des alertes sur les usages anormaux.

• Identifier des leviers d’optimisation : réduction des contextes et prompts, prétraitement local des documents, sélection de modèles adaptés.

• Définir des profils d’utilisation selon les rôles et les tâches, puis recommander le meilleur arbitrage entre qualité et coût.

• Formaliser les spécifications permettant d’intégrer le routing intelligent des modèles au socle IA agentique.

• Produire les rapports FinOps, les recommandations d’optimisation et les guides de bonnes pratiques.

• Sensibiliser les équipes et présenter les résultats dans les instances de pilotage.

Paris : hybride, minimum 2 jours sur site par semaine
Démarrage : 9 novembre 2026
Durée : jusqu’à fin décembre 2027
Rythme : temps plein
TJM : 650 à 800 € HT/jour maximum
Expérience : 8 ans minimum, idéalement 10 à 15 ans

rofil recherché

Vous disposez d’au moins 8 ans d’expérience professionnelle, idéalement 10 à 15 ans, et pouvez démontrer :

• Au moins 3 ans d’expérience en FinOps Cloud sur AWS, GCP ou Azure : analyse des coûts, suivi budgétaire, détection d’anomalies et optimisation.

• Au moins 3 ans d’expérience en analyse de données et création de dashboards avec Power BI, Grafana, Looker ou un outil équivalent.

• Une expérience concrète des coûts LLM : tarification des tokens en entrée et en sortie, différences entre modèles et leviers d’optimisation.

• Une maîtrise de Python et SQL pour extraire, transformer et analyser les données de consommation.

• Une connaissance des principaux modèles LLM et de leurs compromis entre performance et coût.

• Une capacité à vulgariser les sujets techniques et financiers auprès d’interlocuteurs variés.

• Une forte autonomie et la capacité à livrer des résultats opérationnels dès les premières semaines.

Une certification FinOps Foundation et une expérience dans un grand groupe constituent des atouts.

Environnement technique

• Cloud : AWS et GCP.

• Suivi des coûts : AWS Cost Explorer, Billing, CloudWatch, GCP BigQuery Billing Export.

• Monitoring IA : LightLLM, AI Gateway.

• Analyse et reporting : Python, SQL, outils de DataViz.

• Collaboration : Jira, Confluence, Teams.

Livrables attendus

Dashboards de consommation, rapports FinOps, recommandations chiffrées d’optimisation, cartographie des usages et recommandations de routing, guides et supports de sensibilisation.