Bienvenue au sein du Groupe Roederer, 1er courtier d’assurances indépendant du Grand Est !
Notre vocation, portée par nos 360 collaborateurs à travers la France :
Protéger les personnes et les biens en conseillant à nos clients des solutions sur-mesure complètes et adaptées à leurs problématiques du quotidien et en intervenant dans la gestion de leurs contrats et de leurs sinistres.
Vous avez envie de rejoindre une entreprise à la fois familiale et innovante, proche de ses collaborateurs et de ses clients ?
Vous avez à cœur la satisfaction des personnes qui vous font confiance au quotidien ?
Rejoignez l’aventure Roederer pour partager ensemble de nouveaux projets, portés par le développement des compétences de nos Richesses Humaines !
Nous vous offrons un environnement de travail sain, respectueux et harmonieux, tout en favorisant la croissance durable de l’entreprise et le Bien Vivre Ensemble.
Nos valeurs, Humanisme – Agilité – Expertise, nous rassemblent, constituent l’ADN de notre Groupe et nous accompagnent dans nos succès collectifs.
1. Conception et déploiement de l’infrastructure IA
* Concevoir, automatiser et maintenir les environnements nécessaires à l'exécution des modèles IA (infrastructure, conteneurisation, GPU/cloud…).
* Déployer les modèles en production (LLM, embeddings, modèles internes ou open-source) via des API robustes et sécurisées.
* Gérer les pipelines d’orchestration IA (RAG, LangChain, LangGraph, agents…).
2. Industrialisation et MLOps
* Mettre en place des pipelines CI/CD spécifiques IA : entraînement, test, validation, mise en production.
* Gérer le versioning des modèles, des datasets et des prompts.
* Implémenter des outils de monitoring (latence, dérive, sécurité, consommation GPU…) et de retraining automatisé.
3. Sécurité, supervision et résilience
* Assurer la traçabilité des appels aux modèles (logs, auditabilité).
* Renforcer la sécurité des API IA : authentification, chiffrement, filtrage des prompts/toxicity, sandboxing.
* Garantir la disponibilité et la montée en charge des services IA.
4. Encadrement technique et collaboration
* Coanimer la cellule IA avec le Product Owner IA, les Data Engineers et les architectes.
* Accompagner les développeurs et intégrateurs dans l’usage des briques IA (DevSecOps, bonnes pratiques, sécurisation).
* Participer à la veille technologique et à la sélection des frameworks/outils.
Compétences techniques clés
* Maîtrise des pratiques DevOps : Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, Terraform ou Ansible.
* Expérience en MLOps : MLflow, DVC, LangChain, LangSmith, Weights & Biases…
* Solide connaissance des architectures d’IA générative (LLM, RAG, vector DB, OpenAI-like APIs).
* Scripting Python (indispensable), FastAPI, gestion d’API REST/GraphQL.
Expérience & formation
* Formation supérieure (Bac+5) en informatique, data ou IA.
* 5 ans minimum d’expérience en DevOps, dont 2 ans en environnement IA/ML.
* Expérience en déploiement de modèles open source (Mistral, LLaMA, Ollama…) et intégration cloud (Azure, AWS, OVH…).
Soft skills attendus
* Esprit d’ingénierie et culture de l’automatisation.
* Rigueur, fiabilité, sens du service.
* Capacité à vulgariser et à encadrer techniquement une équipe projet.
* Curiosité pour les technologies émergentes et leurs usages métiers.
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