A propos de nous ? Une carrière chez Hitachi Rail est un investissement dans l'avenir. Avec des opérations aux quatre coins du monde, notre travail est à la pointe de la transformation digitale et de la technologie. De la force multiculturelle de notre organisation mondiale à l'approche durable et innovante que nous valorisons pour unir les hommes, il est facile de trouver une bonne raison de s'engager. Et c'est là que vous intervenez. Une carrière chez Hitachi Rail est un investissement dans l'avenir. Au sein des équipes localisées à Vélizy-Le-Bois, nous développons, installons et maintenons en condition opérationnelle les solutions de signalisation ferroviaire, mais également les systèmes intégrés de communication et de supervision pour les grandes lignes et les transports urbains. Dans le cadre d'un nouveau poste, nous recherchons un(e) : Ingénieur Plateforme AI H/F Votre aventure commence ici : Au sein d'une équipe d'ingénierie plateforme transverse pour l'ensemble d'Hitachi Rail SRS, nous recherchons un Ingénieur Plateforme expérimenté, spécialisé dans les technologies d'intelligence artificielle générative (LLM) et la gestion de plateformes AI. À ce poste, vous serez responsable du déploiement, de la configuration et du support de services d'IA de niveau entreprise - principalement basés sur des modèles open source (Ollama, LightLLM.) - sur des environnements Windows et Linux. Vous utiliserez Kubernetes pour l'orchestration et AWS Cloud pour garantir une infrastructure scalable et performante. Ce rôle clé vise à fournir aux équipes métiers et techniques des capacités d'IA fiables, maîtrisées et exploitables, notamment autour de la gestion des prompts, des skills et des pipelines d'inférence. Vous vous verrez confier les missions suivantes : - Gestion de la plateforme AI & LLM - Déploiement et exploitation de modèles (Ollama, LightLLM, autres LLM open source) - Optimisation des performances d'inférence (latence, coût, scalabilité) - Gestion des GPU et ressources associées - Gestion des prompts, skills & use cases - Mise en place de frameworks de prompt management - Industrialisation des skills / agents AI - Gouvernance des usages (qualité, sécurité, versioning) - Opérations des pipelines AI - Mise en place de pipelines de traitement (RAG, embeddings, vector DB si nécessaire) - Supervision et amélioration continue des performances des modèles - Infrastructure Cloud & automatisation - Déploiement sur AWS (EKS, EC2 GPU, S3.) - Infrastructure-as-Code et automatisation des environnements AI - Intégration dans les chaînes CI/CD