Consultant senior

Consultant senior - Ingénieur MLOps H/F - Practice IA & SmartOPS – IDF

Sopra Steria Nextest la marque de conseil en transformation digitale du Groupe Sopra Steria. Ses 3 400 consultants en Europe conçoivent des stratégies visionnaires, réellement actionnables et s'engagent sur des résultats tangibles pour les entreprises, leurs collaborateurs et leurs clients.

Sopra Steria Next fait partie du Groupe Sopra Steria, acteur majeur de la Tech en Europe, reconnu pour ses activités de conseil, de services numériques et d'édition de logiciels. Le Groupe apporte une réponse globale aux enjeux de compétitivité des grandes entreprises et organisations, combinant une connaissance approfondie des secteurs d'activité et des technologies innovantes à une approche résolument collaborative.

Sopra Steria place l’humain au cœur de son action et s’engage auprès de ses clients à tirer le meilleur parti du numérique pour construire un avenir positif. En 2024, le Groupe a réalisé un chiffre d’affaires de 5,8 milliards d’euros.

The world is how we shape it*
*Le monde est tel que nous le façonnons

Rejoignez l'équipe IA & Smart Ops

Au sein d'IA & Smart Ops, une équipe de près de 80 consultants, experts et managers, nous accompagnons les grandes organisations dans la conception, l'industrialisation et le passage à l'échelle de solutions d'intelligence artificielle et d'IA générative.

Nous intervenons auprès d'acteurs majeurs des secteurs public, défense, services financiers, énergie et santé, sur des enjeux stratégiques mêlant innovation, excellence opérationnelle, souveraineté numérique, sécurité des données et maîtrise des plateformes IA.

Dans un contexte d'accélération des usages de l'IA générative, nous aidons nos clients à construire les fondations technologiques nécessaires à un déploiement fiable, sécurisé et industrialisé des modèles, copilotes, assistants métiers et agents IA.

• Piloter des missions de transformation et d'industrialisation autour des plateformes IA, GenAI et Data ;
• Concevoir et définir des architectures MLOps, LLMOps et AI Platform adaptées aux enjeux de performance, de sécurité et de passage à l'échelle ;
• Accompagner les équipes Data Science, Data Engineering, Cloud et métiers dans la mise en production de modèles IA et solutions d'IA générative ;
• Définir les bonnes pratiques de gouvernance, monitoring, observabilité, CI/CD, gestion des modèles et gestion des risques IA ;
• Structurer les chaînes d'industrialisation des modèles (entraînement, déploiement, supervision, réentraînement et exploitation) ;
• Accompagner les organisations dans le choix et l'implémentation des plateformes technologiques Cloud et IA ;
• Animer des ateliers d'architecture, de cadrage technique et de définition des modèles opérationnels ;
• Encadrer et faire grandir les consultants et experts de l'équipe ;
• Développer la relation client, contribuer aux avant-ventes et participer aux réponses à appels d'offres ;
• Participer au développement des offres MLOps, AI Engineering, GenAI Platform et AI Governance du cabinet.

Votre profil

• Plus de 6 ans d'expérience dans les domaines Data, Cloud, IA ou Machine Learning, dont une expérience significative dans le conseil ;
• Expérience confirmée dans l'industrialisation de solutions de Machine Learning ou d'IA générative ;
• Bonne maîtrise des concepts MLOps, LLMOps, DevOps et Platform Engineering ;
• Expérience sur les environnements Cloud (Azure, AWS ou Google Cloud) et les architectures data modernes ;
• Connaissance des problématiques de gouvernance, sécurité, monitoring et exploitation de solutions IA à grande échelle ;
• Compréhension des enjeux liés à la souveraineté, la conformité réglementaire et l'IA de confiance ;
• Capacité à dialoguer aussi bien avec des interlocuteurs techniques que des décideurs métiers et exécutifs ;
• Goût pour le développement commercial, le management et la construction d'offres ;
• Leadership, esprit entrepreneurial et sens du collectif.

Compétences appréciées

• GitHub, GitLab, Terraform et outils d'automatisation CI/CD ;
• Monitoring et observabilité des modèles ;
• RAG, modèles open source, agents IA et architectures distribuées ;