Ingénieur Data / MLOps Dataïku
ENOVA poursuit son développement et renforce ses équipes en intégrant un(e) AI Engineer / MLOps Engineer en CDI. Vous rejoindrez notre communauté de consultants et interviendrez en mission longue durée au sein d'un grand compte, dans un environnement stimulant et innovant. Vous rejoindrez un projet stratégique autour de l'IA générative et du RAG (Retrieval-Augmented Generation). L'objectif est de développer une plateforme IA mutualisée permettant de créer des assistants métiers et d'améliorer l'accès à l'information au sein d'un environnement industriel fortement réglementé. La plateforme est déployée on-premise, connectée aux applications documentaires et au datalake de l'entreprise. Vous évoluerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire couvrant les enjeux AI Engineering, MLOps et AIOps. Vos principales responsabilités seront :
- Concevoir et développer des interfaces utilisateurs pour des solutions IA générative et RAG.
- Développer des interfaces Front-end / Back-end et des connecteurs applicatifs via API REST.
- Industrialiser et déployer des solutions IA et des modèles avec Dataiku.
- Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD dédiés aux solutions IA.
- Automatiser les processus d'intégration, de test et de supervision.
- Administrer et faire évoluer les environnements Kubernetes / OpenShift.
- Participer à la gestion des bases de données vectorielles, notamment PostgreSQL / PGVector.
- Mettre en place et maintenir les dispositifs de monitoring, logs et alerting.
- Contribuer à la sécurité, à la haute disponibilité et à la conformité de la plateforme.
- Optimiser les performances et les coûts dans un environnement hybride on-premise / cloud.
- Participer à l'évolution de la plateforme vers des architectures IA plus avancées, notamment agentiques.
- Certification Dataiku MLOps Practitioner.
- Certification Claude Associate / Developer.
- Expérience sur les architectures agentiques.
- Expérience dans des environnements industriels fortement réglementés.
- Dataiku : workflows, connecteurs, API, Agent Hub, configuration et industrialisation.
- Python et idéalement NodeJS.
- RAG, LLM, Vector Search et évaluation de modèles.
- Kubernetes / OpenShift, avec une expérience concrète en environnement de production.
- Docker / Podman et Helm.
- GitLab CI/CD et les pratiques d'industrialisation logicielle.
- Les solutions d'observabilité telles que Grafana, Elastic/ELK ou Dynatrace.
- PostgreSQL / PGVector et les problématiques liées aux bases vectorielles.
- Les environnements on-premise et cloud.
- Votre capacité à travailler sur des sujets techniques complexes.
- Votre autonomie et votre esprit d'analyse.
- Votre rigueur dans des environnements exigeants.
- Votre capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.
- Votre intérêt pour les nouvelles technologies et l'IA générative.
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