
Ingénieur GenAI confirmé H/F
- Yvelines
- CDI
- Temps-plein
Le périmètre des équipes Data & IA s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production.En tant que DevOps GenAI, vous évoluerez dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible. En tant que DevOps GenAI vous travaillerez au sein d'une dev team affectée à des produits et services d'IA générative et serez sollicité en fonction de vos expertises pour accompagner les métiers dans leurs sujet d'IA.MISSIONS :En qualité d'Ingénieur(e) GenAI confirmé(e), vos principales missions seront les suivantes :
- Mise en œuvre opérationnelle et techniques des produits IA :
- Apporter une expertise technique
- Participer à la conception des architectures IA
- Industrialiser et automatiser le déploiement de stack IA (LLM, embedding, serveurs de modèles …) dans des environnements on premise ou cloud
- Participer à la mise en place de services managés
- Intégrer des contraintes de sécurité, de compliance et/ou de gouvernance
- Documenter les offres et services
- Mettre en production
- Développer des prototypes en lien avec les cas d'usages des entités du groupe Crédit Agricole
- Démontrer la valeur des offres d'IA générative auprès des entités
- Participe au Daily meeting animé par le Product Owner
- Participe aux réunions de co-construction de la roadmap et de la mise en œuvre de la roadmap sous la gestion du Product Owner et du Product Manager
- Prendre des éléments de la backlog qui a été formalisée par le Product Owner et les mettre en œuvre
- Rendre compte des difficultés rencontrées et proposer des solutions pour les résoudre
- Travailler en équipe avec sa squad
- Lead sur un produit technique au sein de la squad
- Réaliser des présentations et des démos pour faire connaitre les offres et services d'IA générative au sein du groupe Crédit Agricole
- Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle
- Participer aux astreintes techniques du pôle
- Expérience en déploiement et manipulation du workload data
- Maitrise en stacks IA sur AWS, GCP et on-premise, avec expérience en déploiement de processus MLOps et LLMOps
- Maitrise des fondamentaux de conteneurisation et des pratiques CI/CD
- Expérience dans le développement de projets AI/ML, d'exploitation et d'optimisation de produits IA
- Connaissance approfondie des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de conformité, notamment dans des environnements cloud et on-premise