Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en ?uvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en ?uvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExp érience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps...