Vos missions au quotidien
Vous souhaitez participer à l'industrialisation de l’IA, garantir sa fiabilité et permettre son passage à l’échelle, notamment dans des contextes MLOps, AIOps et Agentic AI ? Rejoignez nous !
En tant que DevOps Engineer / MLOps / AIOps, orienté plateforme, votre mission sera de déployer et exploiter, travailler de façon autonome et proactive.
Ce poste n’est pas un poste de Data Scientist : il n'y a pas d'entraînement de modèle ni de data exploration ou de feature engineering. Les modèles sont entraînés par d’autres équipes de Data Scientists. Le rôle consiste à les déployer, intégrer, exploiter et monitorer en production.
Concrètement, vous serez amené à :
MLOps – Déploiement & exploitation
- Mettre en production des modèles ML fournis par les équipes Data Science
- Industrialiser les pipelines de déploiement (CI/CD ML), contribuer au packaging des modèles (artefacts, images Docker, endpoints APIs)
- Participer à la gestion du versioning des modèles, dépendances et environnements, superviser des modèles en production (disponibilité, performance, dérive) puis contribuer à la fiabilité et à la scalabilité des plateformes IA.
Agentic AI – Systèmes agents en production
- Déployer et exploiter des systèmes d’Agentic AI (agents LLM, workflows multi-agents), orchestrer des agents (state, mémoire, interactions avec des tools).
- Intégrer des agents avec des APIs et services internes
- Mettre en place des outils d’observabilité sur les comportements agentiques
- Amélioration continue de la robustesse et de la traçabilité des systèmes agents
AIOps – Observabilité & fiabilité
- Analyse de logs, métriques et traces applicatives et participer à l'amélioration des systèmes d’alerting et de supervision.
- Contribuer à des mécanismes de détection d’anomalies et d’incidents et participer à des démarches de résilience et d’auto-remédiation.
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