DevOps IA

La société BASSETTI FRANCE, filiale du Groupe BASSETTI est Editeur et Intégrateur de logiciels de gestion de données techniques et scientifiques. Ses clients sont de grandes entreprises internationales dans les domaines de l'aéronautique, l'énergie, la pharmacie, l'automobile, les transformateurs de matières et fabricants de produits manufacturés, telles qu'AIRBUS, AREVA, EDF, PIERRE FABRE, RENAULT, SAFRAN, SCHNEIDER ELECTRIC, THALES… Avec plus de 250 Ingénieurs, le groupe Bassetti se répartit dans les agences de Grenoble, Annecy, Lyon, Bordeaux, Nantes, Paris et Toulouse et marque sa présence à l'international au travers de ses filiales : Chine, Canada, Etats-Unis, Inde, Allemagne. Pour soutenir sa croissance, BASSETTI a besoin de nouveaux Talents Nous recherchons un DevOps IA expert en environnements Cloud (Azure et GCP) avec une spécialisation dans l'industrialisation, le déploiement et l'optimisation de solutions basées sur les LLM. Votre rôle sera de garantir la robustesse, la scalabilité et la performance des agents conversationnels créés via Microsoft Copilot Studio et des modèles hébergés sur Azure OpenAI. Vos 4 Missions Principales : 1. Déploiement et maintenance des infrastructures IA & Copilot - Concevoir et industrialiser les environnements Cloud nécessaires au déploiement des agents Copilot Studio et des modèles LLM sur Azure. - Automatiser les pipelines CI/CD pour les solutions d'IA (via Azure DevOps ou GitLab CI) afin d'assurer des déploiements fluides et sécurisés. - Gérer l'exposition des modèles et des agents via des API et assurer leur intégration avec les conteneurs (Docker) ou orchestrateurs (Kubernetes). - Garantir la haute disponibilité et la résilience des infrastructures supportant les cas d'usage IA du Club Med. 2. Optimisation, monitoring et observabilité - Mettre en place une supervision en temps réel des performances des agents Copilot et des modèles via Azure Monitor ou des outils tiers. - Implémenter des solutions de logging et tracing spécialisées pour les LLM (comme Langfuse) afin d'assurer la qualité des interactions et la traçabilité. - Participer à l'optimisation des modèles en production, notamment via le fine-tuning et la gestion des versions des prompts et des modèles sur Azure. 3. Industrialisation et automatisation des flux Copilot - Orchestrer les flux de données alimentant les agents IA de manière automatisée (via Opcon ou Power Automate). - Utiliser l'Infrastructure as Code (Terraform) pour gérer les ressources Azure (AI Search, App Services, Functions) de manière reproductible. - Collaborer avec les Data Engineers pour intégrer les pipelines de données (RAG - Retrieval Augmented Generation) avec les solutions Copilot Studio. - Explorer et implémenter des outils d'automatisation émergents tels que Flowise ou N8N pour enrichir les workflows IA. 4. Veille technologique et innovation IA Ops - Assurer une veille active sur les évolutions de Microsoft Copilot Studio et des services Azure AI. - Réaliser des POC (Preuves de Concept) sur de nouvelles méthodes d'automatisation et de gestion des cycles de vie des modèles (LLMOps). - Expérience : Minimum 2 ans sur un poste équivalent en Data/IA avec une expérience en environnement de production. - Formation : Bac +5 en école d'ingénieur ou université spécialisée en Informatique, Gestion de la donnée ou Data Science. Compétences Techniques - Expertise Cloud : Maîtrise de l'environnement Azure (App Services, Functions, AI - Studio, AI Search) et idéalement de GCP. Des certifications Azure (AZ-400 ou AI-102) sont un plus. - IA & Copilot : Bonne connaissance de Microsoft Copilot Studio et des frameworks comme LangChain, Flowise ou Semantic Kernel. - DevOps : Maîtrise de Terraform, GitLab CI/CD, Docker et Kubernetes. - Monitoring : Expérience avec des solutions d'observabilité IA telles que Langfuse, - Prometheus ou Grafana. - Langages : Maîtrise de Python (scripts d'automatisation et intégration IA) et du SQL. Soft Skills - Esprit analytique, rigueur et capacité à résoudre des problèmes complexes. - Excellente communication et pédagogie pour collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (Data Scientists, métiers). - Proactivité et force de proposition dans un environnement agile.