LLMOps / MLOps Engineer – H/F

Il y a 5 heures

Paris, Île-de-France STORM GROUP Temps plein

Industrialise le cycle de vie des modèles et propulse les architectures GenAI en production

Dans le cadre de l’industrialisation à grande échelle des solutions d’intelligence artificielle générative d’un grand compte, nous recherchons un(e) LLMOps / MLOps Engineer. Ton rôle sera hautement structurant et stratégique : tu concevras, déploieras et sécuriseras le socle technique, les pipelines d’automatisation et les environnements d’inférence nécessaires à l’exploitation industrielle de solutions d’IA et de systèmes agentiques en production.

Ton futur environnement

Tu évolueras au sein d’un pôle d’ingénierie pluridisciplinaire d’excellence dédié à l’intelligence artificielle et aux pratiques cloud natives. En interface permanente avec les data scientists, les équipes d’architecture, la sécurité (DevSecOps) et les équipes d’exploitation, tu interviendras sur des projets à forte valeur ajoutée. C’est le cadre idéal pour combiner la rigueur du DevOps avec les spécificités de l’IA générative, déployer des chaînes CI/CD/CT automatisées et optimiser les coûts et performances des modèles en production.

Tes missions clés

Architecture & Automatisation Cloud IA (Mode BUILD) :

  • Concevoir et implémenter l’architecture technique cible de la plateforme IA selon les principes de l’Infrastructure as Code (Terraform).

  • Déployer, configurer et administrer les environnements Cloud (Azure, AWS ou GCP) et les clusters de conteneurs (Kubernetes, OpenShift).

  • Bâtir et industrialiser les pipelines d’intégration et de déploiement continus (CI/CD, GitOps) adaptés aux spécificités des briques d’IA et des modèles de fondation.

  • Intégrer les composants clés de l’écosystème IA : modèles de langage, Gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs de services cognitifs et bases de données vectorielles.

  • Mettre en œuvre les dispositifs de sécurité, la gestion fine des identités (IAM) et la gestion centralisée des secrets.

Observabilité, MLOps & Pilotage FinOps (Mode RUN & Industrialisation) :

  • Déployer et superviser les chaînes d’observabilité, de journalisation et de monitoring de la performance des modèles (MLflow, dashboards de suivi de latence et de dérive).

  • Garantir la robustesse, la scalabilité et la haute disponibilité des environnements d’inférence en production.

  • Piloter la maîtrise des coûts d’infrastructure et d’appel aux modèles via des pratiques de FinOps IA.

  • Assurer la réversibilité, la maintenabilité et la documentation technique des architectures déployées.

Ton profil

  • Formation : Diplôme d’Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, systèmes et réseaux ou cybersécurité.

  • Expérience : Tu justifies d’une expérience confirmée de 3 à 5 ans en ingénierie DevOps / Cloud, avec une pratique effective du déploiement et de l’industrialisation de solutions MLOps ou LLMOps.

  • Expertise DevOps, Cloud & Automatisation Impérative :

    • Maîtrise d’un environnement Cloud majeur (