Ingénieur IA - Cloud & MLOps

Contexte et environnement

Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités d'un grand groupe bancaire. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d’expertise Data & IA, avec pour mission de concevoir des offres IA à l'échelle dans des environnements Cloud public ou privé.

Périmètre d'intervention

Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle.

Missions principales

• Mise en œuvre opérationnelle et technique des produits IA :

  • Apporter une expertise technique et participer à la conception des architectures IA

  • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme agentique dans un environnement on premise ou cloud

  • Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance

  • Documenter les offres et services et assurer leur mise en production

  • Démontrer la valeur des offres d'IA générative auprès des entités/clients internes

  • Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services

• Participer aux daily meetings animés par le Product Owner

• Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap

• Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par le Product Owner

• Assurer le lead technique sur un produit au sein de la squad

• Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle

• Participer aux astreintes techniques du pôle

Compétences métiers requises

• Expérience en déploiement et manipulation du workload data

• Maîtrise des stacks IA sur AWS, GCP et/ou on-premise, avec expérience en déploiement de processus MLOps et LLMOps

• Maîtrise des fondamentaux de conteneurisation et des pratiques CI/CD

• Expérience dans le développement de projets AI/ML, d'exploitation et d'optimisation de produits IA

• Connaissance approfondie des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de conformité

Environnement technique

• Cloud et Infrastructure : AWS (EKS, Sagemaker, Bedrock), GCP (GKE, Vertex AI), stack on premise, Kubernetes, Openshift, Docker

• Développement et Automatisation : Terraform, Python, SQL, Ansible, Jenkins, GitLab CI, Kestra

• Data et IA : Artifactory (Jfrog), orchestration de workload IA (Dataiku ou MLflow), bases de données vectorielles (Opensearch, RDS, Elastic Search, PG Vector, MongoDB Atlas)

• Observabilité : Dynatrace, CloudWatch, Prometheus, Grafana, X-Ray (appréciées)

Compétences comportementales

• Excellent relationnel

• Agilité

• Esprit d'équipe

• Force de proposition

• Rigueur et sens de l’organisation

1. Expérience en déploiement et manipulation du workload data
2. Maîtrise des stacks IA sur AWS, GCP et/ou on-premise, avec expérience en déploiement de processus MLOps et LLMOps
3. Maîtrise des fondamentaux de conteneurisation et des pratiques CI/CD
4. Expérience dans le développement de projets AI/ML, d'exploitation et d'optimisation de produits IA
5. Connaissance approfondie des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de conformité
6. Excellent relationnel
7. Agilité
8. Esprit d'équipe
9. Force de proposition
10. Rigueur et sens de l’organisation