AWS Platform Engineer - Computer Vision team

Vizzia; Paris; Hybride; EUR 45 000 - 70 000; Plein temps

Résumé du poste

Vizzia, une start-up française innovante, cherche un AWS Platform Engineer pour renforcer son équipe IA. Vous aurez la responsabilité de concevoir et d'industrialiser l'infrastructure Cloud, en automatisant les processus pour maximiser l'efficacité des projets basés sur l'intelligence artificielle. Ce rôle stratégique vous permettra de collaborer étroitement avec des ingénieurs en vision par ordinateur, de garantir la fiabilité de la plateforme et d'enseigner les meilleures pratiques au sein de l'équipe. Rejoignez une équipe passionnée dans un cadre de travail flexible.

Prestations

Télétravail partiel

Bureaux Paris centre

Tickets restaurant

Mutuelle

Qualifications

• Expérience de 3+ ans dans un rôle similaire (Cloud / DevOps / Data Platform).
• Fiabilité et rigueur dans les pratiques de développement.
• Capacité à vulgariser les bonnes pratiques.

Responsabilités

• Automatiser et scalabiliser l'infrastructure Cloud supportant les pipelines IA.
• Définir les indicateurs clés (latence, disponibilité, qualité modèle) et mettre en place le monitoring.
• Former l'équipe et rédiger la documentation.

Connaissances

Automatisation

Gestion de pipelines IA / ML

Fiabilité

Infrastructure Cloud

Description du poste

Vizzia est une start-up française fondée en 2021, qui révolutionne la qualité de l'espace public et simplifie la vie de ceux qui le gèrent grâce à des solutions technologiques basées sur l'IA. Avec des dispositifs intelligents et une infrastructure cloud avancée, nous aidons les collectivités locales à créer des territoires plus propres et plus sécurisés.

En pleine croissance (+100 villes équipées, Series A bouclée), on structure nos équipes pour passer à l'échelle et industrialiser nos verticales. Et pour ça, on a besoin de toi.

En tant que AWS Platform Engineer , tu rejoins l'équipe IA pour poser, fiabiliser et scaler l'infrastructure Cloud qui supporte nos pipelines IA : ingestion de données, traitements massifs, déploiements de modèles en prod.

Ton objectif : automatiser, sécuriser, industrialiser pour que nos Data / ML Engineers se concentrent sur la valeur IA.

Architecture & Scalabilité

Tu dessines et fais évoluer l'infra cloud qui orchestre l'ingestion vidéo, l'inférence computer vision et les modèles multimodaux. Haute disponibilité, montée en charge automatique, coûts optimisés.

Tout changement d'infra ou de code passe par du déclaratif, versionné et testé. Tu mets en place les pipelines de build et de déploiement continue pour que "merge" rime avec "prod" en quelques minutes.

En étroite collaboration avec les ingénieurs CV, tu industrialises leurs notebooks : extraction, pré-traitement, inférence GPU, post-raisonnement LLM, puis exposition des résultats via API. Ton credo : les expériences doivent être déployables dès le PoC.

Observabilité & Fiabilité

Tu définis les indicateurs clés (latence, disponibilité, qualité modèle), déploies le monitoring et déclenches l'alerte avant les utilisateurs. Les SLOs sont clairs, la plateforme est auditée en continu.

Référent & Culture DevOps

Point de contact unique pour les questions infra, tu vulgarises les bonnes pratiques cloud, sécurité, FinOps et performance. Tu es sensible au clean code pour que ton code soit lisible, maintenable et facilement repris par tes pairs. Tu formes l'équipe, rédiges la doc et arbitres les choix techniques.

Stack & environnement

• Profil recherché
• Expérience : 3+ ans sur un poste similaire (Cloud / DevOps / Data Platform).
• Savoir-faire : Infra Cloud, automatisation, gestion de pipelines IA / ML.
• Savoir-être : tu es fiable, rigoureux
• se, orienté
• Plus : tu sais vulgariser et partager tes bonnes pratiques.

Pourquoi nous rejoindre ?

• Un rôle stratégique : poser les bases de notre infra Cloud pour scaler.
• Une croissance forte et une équipe technique passionnée.
• Une culture pragmatique, qui valorise l'autonomie et le partage.
• Télétravail partiel, bureaux Paris centre, tickets resto, mutuelle.
• Entretien technique avec le Lead Cloud et un Computer Vision Engineer
• Entretien final avec le CTO
• Débrief & offre

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