Dans le cadre du renforcement de la cellule IA, nous recherchons un Architecte Cloud IA expérimenté qui aura pour missions:
- La co-construction de l?environnement d?analyse des logs de production (détection de patterns d?erreur, machine learning éventuellement en débordement sur le Cloud, appariment avec les programmes et proposition automatique de correction)
- Suivi des ateliers IA avec l'info géreur et les entités du groupe (GT, définition des patterns)
- Veille opérationnelle sur les LLM (ou nouvelles versions de LLM) : adaptation des nouveaux LLM sur une application test afin de benchmarker les LLM en regard du cas d?usage
- Suivi de l?industrialisation des expérimentations (RAG LLM, api LLM) Industrialisation (passage à l?échelle) des outils réalisés sur la base de l?architecture de production infogérée et réalisation des chaînes CICD sur les Landing Zones AWS et GCP
- Mise en place des liaisons applicatives avec les Landing Zone de la filiale de production informatique de groupe
- Animation de l?acculturation et assistance opérationnelle aux tribus relatives à l?écosystème Github Copilot
- Réalisation de la métrique de productivité : définition des KPI/OKR, préparation des benchmarks/tests A-B et mini-hackathons
Profil candidat:
L?architecture s?articule sur Kubernetes internalisée et les landing zones AWS et GCP pour les accès aux LLM Les bases de données vectorielles sont RedisSearch ou Postgres PgVector.
Une connaissance des architectures et console d?administration des environnements AXS et GCP est nécessaire.
Une co-construction avec la filiale de production informatique de groupe des environnements et des applications constitue une partie importante de la mission.
Maîtrise technique opérationnelle attendue sur :
? AWS/Bedrock, GCP/Vertex
? Python, Langchain
? HTML / CSS, Javascript / Typescript ; Angular ou React est un plus
? Divers LLM dont Claude, LLAMA, GEMINI
? Base de données vectorielles (Redis, Postgres)
Ainsi que la capacité à adresser des sujets autour :
? De l?architecture technique cloud et IA
? Des pipelines des déploiements (Kubernetes, gitlab CI/CD, ArgoCD, Vault)
? Du monitoring (Elk, grafana, dynatrace)
Ainsi qu?une bonne capacité de vulgarisation et de présentation
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