Objectifs de la mission : Concevoir, configurer et optimiser un environnement IA permettant de déployer un Développeur Augmenté contextualisé (LLM intégré aux outils et données IT4IT). Mettre en place les composants techniques nécessaires à l'intégration et à l'exploitation de modèles de langage adaptés à l'environnement cible. Garantir la cohérence, la sécurité et les performances de la solution déployée. Apporter un rôle de consultant et de référent technique auprès des équipes internes. Compétences techniques recherchées : IA Générative et NLP : Maîtrise des concepts et outils : Fine-tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Model Customization Pipeline (MCP), LLM (Large Language Models), vLLM. Expérience avec des frameworks comme LangChain, ChromaDB, FAISS, PgVector, etc. Bonne connaissance des solutions de traçabilité et de supervision des LLMs (ex : Langfuse). Développement et Data Engineering : Excellente maîtrise du développement Python. Expérience avec des bases de données Redis et PostgreSQL. Utilisation d'outils de visualisation rapide comme Streamlit. Infrastructure & Observabilité : Connaissances solides sur les environnements OpenShift, Kubernetes, RedHat Linux, Unix. Compétences sur les outils d'observabilité : Grafana, Prometheus, Splunk. Sensibilité aux enjeux de cloisonnement et d'isolation des environnements IA. DevOps & CI/CD : Maîtrise des pipelines CI/CD incluant GitLab, Artifactory, XL Release, SonarQube, Squash TM. Connaissances autour des environnements de packaging (POP/DLU). Outils transverses : Maîtrise d'Ansible pour l'automatisation. Connaissance des systèmes de stockage type NetApp. Livrables attendus : Architecture technique du socle IA pour le Développeur Augmenté. Mise en place des pipelines d'entraînement/contextualisation (RAG, Fine-tuning, etc.). Déploiement d'un prototype fonctionnel sur l'infrastructure cible (on-premise). Documentation technique complète. Coaching et transfert de compétences vers les équipes internes. Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.