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recrute pour l’un de ses partenaires un(e) DevOps Specialist – GenAI/Agentic AI pour industrialiser, déployer et maintenir des solutions d’intelligence artificielle générative et des architectures agentiques, tout en garantissant leur fiabilité, leur sécurité et leur performance.\n\nProfil recherché\n\nFormation Bac+5 en informatique, ingénierie, systèmes ou équivalent\n\nExpérience de 3 à 7 ans en DevOps, Cloud Engineering ou Software Engineering\n\nExpérience dans le déploiement et l’industrialisation de solutions d’IA ou de Machine Learning\n\nBonne connaissance des environnements Cloud et des architectures distribuées\n\nExpérience avec les pratiques CI/CD, Infrastructure as Code et automatisation\n\nBonne compréhension des technologies GenAI, LLM et architectures agentiques\n\nCompétences techniques\n\nMaîtrise des environnements Cloud : AWS, Azure ou GCP\n\nMaîtrise de Docker et Kubernetes\n\nBonne connaissance des outils CI/CD : GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins ou équivalent\n\nMaîtrise de Terraform ou d’un outil Infrastructure as Code équivalent\n\nBonne maîtrise de Python et des environnements de scripting\n\nConnaissance des LLM et des principales plateformes d’IA générative\n\nBonne compréhension des architectures RAG, embeddings et vector databases\n\nConnaissance des frameworks d’IA agentique tels que LangChain, LangGraph, AutoGen ou équivalent\n\nExpérience avec les API de modèles d’IA et leur intégration dans des applications\n\nBonne connaissance des solutions de monitoring, observabilité et logging\n\nConnaissance des pratiques MLOps / LLMOps appréciée\n\nSensibilité aux problématiques de sécurité, gouvernance et gestion des coûts des environnements GenAI\n\nMissions principales\n\nConcevoir et maintenir les infrastructures nécessaires au déploiement des solutions GenAI et Agentic AI\n\nIndustrialiser les pipelines de développement, de test et de déploiement des applications d’IA\n\nAutomatiser le provisionnement et la configuration des environnements Cloud\n\nDéployer et administrer les composants nécessaires aux architectures LLM et agentiques\n\nMettre en place les pratiques CI/CD et LLMOps adaptées aux projets d’IA\n\nAssurer la supervision, l’observabilité et la performance des applications GenAI en production\n\nParticiper à l’intégration des LLM, modèles, APIs et services d’IA dans les architectures existantes\n\nMettre en œuvre des mécanismes de sécurité, contrôle des accès et gestion des secrets\n\nOptimiser les performances et les coûts liés à l’utilisation des modèles et infrastructures Cloud\n\nDiagnostiquer et résoudre les incidents affectant les plateformes et applications GenAI\n\nCollaborer avec les équipes Data, AI/ML, Software Engineering, Cloud et Sécurité\n\nContribuer à la mise en place de bonnes pratiques d’industrialisation et de gouvernance des solutions IA\n\nAssurer une veille technologique sur les évolutions du DevOps, des LLM, de l’IA générative et de l’IA agentique\n\nQualités 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D’abord. Tout d’abord. En premier lieu. Ensuite, de plus. Finalement. En outre. Par ailleurs. En dernier lieu. enfin. D’abord, En premier lieu, Pour commencer, Premièrement, En conclusions ur conclure, Enfn, Finalement, En dernier lieu, bien que. il y a aussi il est vrai que… mais. tout en reconnaissant que… on peut supposer que. Par exemple . En fait . Prenons le cas de. Considérons, par exemple. L’exemple plus . Cependant. Mais. Pourtant. Toutefois. Néanmoins. Contraste. Alors que. Tandis que. Par contre. 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