Ai Platform Engineer (h/f)

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Devoteam is a tech consulting firm specialised in cloud, cybersecurity, data, and sustainability. Tech Native for over 25 years, Devoteam guides
businesses through sustainable digital transformation to unlock their full potential. With over 10,000 employees in more than 25 countries across Europe, the Middle East, and Africa, Devoteam is committed to putting technology at the service of people.

🎯 Mission principale

L’AI Platform Engineer construit les fondations techniques qui permettent d’industrialiser l’intelligence artificielle et d’accélérer la mise en production des cas d’usage métier.

Son rôle est de concevoir et standardiser la plateforme globale sur les 4 axes clés du cycle de vie de l'IA : entraîner, déployer, monitorer et versionner.

🛠️ Activités clés & Livrables

Conception & Développement de Plateforme IA

Concevoir et déployer une plateforme ML/AI de bout en bout (end-to-end).

Construire des outils internes standardisés (SDK, CLI, templates) pour simplifier et accélérer le travail des équipes data.

Gestion de l'Infrastructure & Industrialisation

Mettre en place et automatiser les pipelines d’entraînement et de déploiement des modèles.

Gérer, provisionner et faire évoluer l’infrastructure sous-jacente (Cloud, clusters Kubernetes).

Automatiser les processus via des approches CI/CD appliquées au ML et le provisioning d'infrastructure (Infrastructure as Code).

Gouvernance, Performance & FinOps

Assurer la scalabilité, la sécurité et la gouvernance des modèles en production.

Optimiser les coûts d'infrastructure liés aux technologies IA (consommation GPU, stockage de données massives, coûts d'inférence).

Qualifications

🧳 Profil recherché & Compétences

Compétences Techniques (Hard Skills)

Langages de programmation : Maîtrise de Python, et idéalement de Go et/ou Bash pour l'outillage et l'automatisation.

Cloud Computing : Solide expertise sur l'un des fournisseurs majeurs (AWS, GCP, Azure).

Écosystème MLOps : Maîtrise des outils de gestion de cycle de vie et d'orchestration de l'IA (MLflow, Kubeflow, Airflow).

Conteneurisation & Orchestration : Kubernetes & Docker.

Infrastructure as Code (IaC) : Terraform., Ansible

CI/CD : GitLab CI, GitHub Actions.

Outils Data : Bonne connaissance de Spark pour le traitement de données à l'échelle.

🧠 Certifications (Fortement valorisées)

AWS : AWS Certified Solutions Architect ou AWS Certified Machine Learning - Specialty.

Google Cloud : Google Cloud Professional Cloud Architect (ou certifications MLOps équivalentes).