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Ingénieur Plateforme IA On-Premise

Opportunité exclusive

Sur site, Hybride

Ingénieur Plateforme IA On-Premise

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Ingénieur Plateforme IA On-Premise

Expertises

PythonKubernetesOpenShiftGPU orchestrationCI/CD automationAI/ML architecture

il y a 43 minutes

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Information importante


Type de contrat:

CDI

Salaire :

Salaire selon profil

Localisation :

Montpellier, France

Mode de travail :

Sur site, Hybride

Publié le :

8 octobre 2026

Le besoin


Contexte

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'u groupe. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d’expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe.

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

  • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisé

  • Contribuer à l’évolution de l’architecture de la plateforme

  • 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

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

  • Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run)

  • Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles

  • Participer aux daily meetings animés par la Product Owner

  • Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap

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

  • 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 avec Run.ai ou KAI Scheduler serait un plus

  • Expérience et intérêt à la gestion de plateforme en production (MCO/MCS)

  • Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks (Transformers, TensorFlow, PyTorch)

  • Certification Kubernetes (CKA/CKAD) ou Openshift serait un plus

  • Maîtrise des outils Atlassian (Jira, Wiki)

  • Maîtrise de l’agilité

Environnement technique

  • Orchestration GPU : Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (Run.ai, Slurm, ClearML, Volcano...)

  • Containerisation : OpenShift, Kubernetes, Docker (5+ ans)

  • Infrastructure : OpenShift, infrastructure on-premise, notions cloud (AWS, GCP, Azure, Scaleway ...)

  • Automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un plus

  • Supervision : Prometheus, Grafana, ELK Stack, Dynatrace

  • Scripting : Python, Bash, Go est un plus

Compétences comportementales

  • Excellent relationnel

  • Agilité

  • Esprit d'équipe

  • Force de proposition

  • Rigueur et sens de l’organisation

Localisation du poste

  • Ville / Site : Montpellier

Critères candidats

  • Niveau d’étude : Bac+5 / M2 et plus

  • Formation / Spécialisation : De formation supérieure en informatique

  • Niveau d’expérience : 6-10 ans

  • Domaine d’expérience : Une première expérience de 5 ans minimum dans le domaine de la Data, et de l’automatisation des processus informatiques

Profil recherché


  1. Bac+5 / M2 ou plus, de formation supérieure en informatique

  2. 6-10 ans d'expérience professionnelle

  3. Une première expérience de 5 ans minimum dans le domaine de la Data et de l'automatisation des processus informatiques

  4. Expérience avec Run.ai ou KAI Scheduler serait un plus

  5. Expérience et intérêt pour la gestion de plateforme en production (MCO/MCS)

  6. Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks (Transformers, TensorFlow, PyTorch)

  7. Certification Kubernetes (CKA/CKAD) ou Openshift serait un plus

  8. Maîtrise des outils Atlassian (Jira, Wiki)

  9. Maîtrise de l’agilité

  10. Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (Run.ai, Slurm, ClearML, Volcano...)

  11. Expérience en containerisation : OpenShift, Kubernetes, Docker (5+ ans)

  12. Connaissances en infrastructure on-premise et notions cloud (AWS, GCP, Azure, Scaleway...)

  13. Compétences en automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un plus

  14. Compétences en supervision : Prometheus, Grafana, ELK Stack, Dynatrace

  15. Compétences en scripting : Python, Bash, Go est un plus

  16. Anglais opérationnel (usage régulier)

  17. Compétences comportementales : excellent relationnel, agilité, esprit d'équipe, force de proposition, rigueur et sens de l’organisation

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