Intitulé du poste : Ingénieur DevOps / MLOps & Cloud (H/F) Description du poste : Vous participerez à la conception, au développement et à la maintenance d'infrastructures cloud scalables et sécurisées pour des projets d'intelligence artificielle et de machine learning. Vous aurez pour mission d'automatiser les pipelines CI/CD, de gérer les environnements de production et de collaborer avec les équipes data science, développement et opérations pour assurer le déploiement performant des modèles de machine learning et des applications associées. Missions principales : - Concevoir et maintenir des infrastructures cloud hautement disponibles sur AWS et Azure. - Automatiser les pipelines CI/CD pour le déploiement, la mise à jour et la supervision des modèles ML. - Orchestrer les conteneurs et microservices avec Kubernetes (EKS, AKS) et Docker. - Utiliser des outils d'Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, Ansible). - Mettre en place des solutions de supervision et d'alerting (Prometheus, Grafana, ELK). - Collaborer avec les Data Scientists pour le versionnage, le test et le déploiement des modèles via des frameworks MLOps (ex. MLflow, Airflow). - Intégrer des concepts avancés d'IA générative, dont la RAG (Retrieval-Augmented Generation), pour améliorer la pertinence des modèles. - Exploiter les plateformes Azure Machine Learning, AWS SageMaker et Databricks. - Assurer la sécurité, la conformité et la documentation des architectures. Profil recherché : - Expérience confirmée en DevOps, MLOps ou ingénierie cloud. - Maîtrise des environnements AWS et Azure, ainsi que des services managés ML (SageMaker, Azure ML, Databricks). - Compétences en Kubernetes, orchestration de conteneurs et outils d'IaC (Terraform, Ansible, CloudFormation). - Connaissances en frameworks MLOps (MLflow, Airflow) et outils CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions). - Compréhension des architectures RAG et de l'IA générative. - Bon niveau en scripting (Python, Bash). - Anglais technique professionnel. - Formation supérieure en informatique, ingénierie ou équivalent. Qualités attendues : - Rigueur, autonomie et sens du résultat. - Esprit d'équipe et capacité à travailler en mode agile et multidisciplinaire. - Forte culture de l'automatisation, du monitoring et de l'optimisation continue.