Cherry Pick est à la recherche d'un Dev/Ingénieur IA (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'assurance.
Dans le cadre du chantier IA4IT, la mission consiste à concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l’exploitation à grande échelle de solutions d’IA générative et agentique.
Au sein d’une équipe pluridisciplinaire dédiée à l’IA, le consultant contribuera à la construction et à l’industrialisation d’une plateforme robuste, sécurisée, scalable et exploitable dans un contexte d’entreprise exigeant.
Missions principales et rôle
- Concevoir l’architecture technique des solutions IA.
- Déployer et configurer les environnements cloud et les composants d’infrastructure.
- Définir les architectures permettant l’exploitation industrielle des cas d’usage IA.
- Garantir la robustesse, la scalabilité, la maintenabilité et la réversibilité de la plateforme.
- Concevoir et déployer les infrastructures cloud.
- Intervenir sur des environnements Azure, AWS et/ou GCP.
- Mettre en œuvre et administrer des environnements Kubernetes et/ou OpenShift.
- Industrialiser les environnements et automatiser leur déploiement.
- Concevoir et industrialiser les chaînes CI/CD.
- Mettre en œuvre les pratiques Infrastructure as Code.
- Développer les automatisations nécessaires à l’exploitation de la plateforme.
- Mettre en œuvre des approches GitOps.
- Intégrer les exigences de sécurité directement dans les chaînes d’industrialisation.
Sécurité & conformité
- Concevoir les dispositifs de sécurité associés aux plateformes IA.
- Mettre en place et administrer les mécanismes IAM.
- Gérer les secrets et les accès aux ressources.
- Garantir la traçabilité des opérations.
- Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et de réversibilité.
- Identifier et maîtriser les risques liés à l’exploitation des solutions IA.
Intégration des briques IA
Intégrer les différents composants nécessaires aux solutions d’IA générative et agentique :
- Modèles IA / LLM
- Orchestrateurs agentiques
- Connecteurs
- Bases documentaires
- Participer à la conception des architectures LLMOps.
- Garantir l’intégration cohérente des briques IA avec le socle cloud et les systèmes existants.
Observabilité & exploitation
- Mettre en place les dispositifs de monitoring, logging et supervision.
- Déployer les outils d’observabilité adaptés aux plateformes IA.
- Suivre les performances et la disponibilité des composants.
- Mettre en place les dispositifs de suivi des coûts.
- Préparer les conditions d’exploitation et de maintien en conditions opérationnelles.
- Rédiger les procédures et documentations d’exploitation.
Industrialisation & amélioration continue
- Contribuer aux choix d’architecture et aux recommandations techniques.
- Identifier les leviers d’optimisation et d’industrialisation.
- Anticiper les problématiques de montée en charge.
- Garantir une exploitation durable, sécurisée et maîtrisée des plateformes IA.
- Construire un socle technique industriel pour l’IA générative et agentique.
- Déployer des infrastructures cloud sécurisées et scalables.
- Industrialiser les pratiques DevOps, DevSecOps et IaC.
- Intégrer efficacement les composants LLM et agentiques.
- Garantir l’observabilité et l’exploitabilité de la plateforme.
- Maîtriser les risques, les coûts et la réversibilité.
- Fournir une plateforme fiable permettant le déploiement de cas d’usage IA à grande échelle.
Livrables attendus
- Architecture technique détaillée de la plateforme.
- Schémas d’intégration et d’urbanisation.
- Socle technique déployé et opérationnel.
- Pipelines CI/CD industrialisés.
- Documentation d’exploitation et procédures opérationnelles.
- Recommandations d’industrialisation, de sécurisation et de montée en charge.
- Dossiers de supervision et d’observabilité.
- Dispositifs de suivi et de maîtrise des coûts.
Compétences requises
- CI/CD, GitOps et Terraform.
- Infrastructure as Code et automatisation.
- Sécurité cloud et IAM.
- Gestion des secrets et traçabilité.
- Monitoring, logging, supervision et observabilité.
- Exploitation et documentation opérationnelle.
- LLMOps et plateformes IA.
- Gateways LLM et orchestration agentique.
- APIs, connecteurs et bases documentaires.
- Connaissance des problématiques de performance, scalabilité, coûts et réversibilité.
- Profil technique confirmé avec une solide expérience Cloud, Infrastructure et DevOps.
- Expérience concrète dans le déploiement et l’industrialisation de solutions IA.
- Capacité à intervenir sur des architectures complexes et transverses.
- Forte culture infrastructure, cloud et automatisation.
- Sensibilité forte aux enjeux sécurité, conformité et maîtrise des risques.
- Rigueur et sens de l’industrialisation.
- Orientation résultats et amélioration continue.
- Autonomie et capacité à prendre part aux choix d’architecture.
- Excellent relationnel pour collaborer avec les équipes Architecture, Sécurité, Développement et Exploitation.