Le DevOps Engineer est responsable de la conception, de la mise en oeuvre et du maintien des infrastructures nécessaires au déploiement et à la gestion des solutions d'IA générative. Ce rôle consiste à développer des pipelines CI/CD, optimiser les architectures cloud pour la performance et la scalabilité, et garantir la fiabilité des systèmes en production. Le DevOps Engineer joue également un rôle clé dans l'intégration des solutions IA avec les systèmes existants, tout en assurant la sécurité et la conformité des données.
Tâches principales
Le candidat sélectionné devra, en partenariat avec le Solution Architect et l'expert IA concevoir, déployer, optimiser et monitorer des solutions d'IA générative :
Infrastructure et Cloud Azure
Concevoir et maintenir des architectures cloud performantes et sécurisées sur Azure (Synapse, Fabric, Data Factory)
Implémenter des pipelines CI/CD et assurer une gestion optimale des ressources via Azure DevOps
Support et intégration IA générative
Collaborer avec l'expert IA pour l'intégration des solutions (Prompt Flow, modèles LLM)
Superviser les workflows d'IA et les systèmes multi-agents autonomes
Data Engineering et Pipelines
Mettre en place des pipelines ETL performants (Airflow, Data Factory) et garantir la qualité des données via des outils comme Purview
Monitoring et optimisation
Suivre les performances des solutions via des dashboards (KPI, coût)
Réduire la latence des modèles tout en maintenant des standards de sécurité
Documentation et collaboration
Produire une documentation technique exhaustive et claire
Participer aux veilles technologiques pour identifier de nouveaux outils
Profil recherché
Esprit d'analyse et résolution de problèmes : évaluer les modèles IA, identifier les défis techniques et fournir des solutions efficaces sont des compétences cruciales pour un ingénieur expert en IA générative
Autonomie et orientation résultats : Capacité à prendre des initiatives et à rester concentré sur les objectifs, en livrant des solutions adaptées aux besoins métier, souvent sans supervision constante
Collaboration et communication : Travailler en équipe, surtout avec des parties prenantes non techniques, tout en communiquant clairement des concepts complexes pour s'assurer de l'alignement des solutions avec les attentes
Compétences
Must have
Data Engineering : Préparation des données, pipelines ETL avec Apache Airflow, Azure Data Factory : 3 ans
DevOps et CI/CD : Implémentation via Azure DevOps, gestion des versions (GIT) et orchestration Kubernetes : 5 ans
Expertise Cloud Azure : Fabric, Synapse, Data Factory, gestion de ressources et sécurité : 3 ans
Monitoring et optimisation : Conception de dashboards KPI, suivi des coûts et performance. : 3 ans
Should have
Python pour automatisation : Développement d'outils/support pour workflows d'IA (Langchain, PySpark, etc.). : 3 ans
Veille et appétit pour IA Générative: Connaissance de Prompt Flow, intégration IA, RAG. : 1an
Nice to have
Certifications Azure : Azure DevOps Expert, Azure AI Engineer Associate.
Sécurité et gouvernance : Familiarité avec Azure RBAC, conformité RGPD, Purview
Durée est estimée à 1 an avec possibilités de prolongations et qui débutera idéalement le 1er aout.
Sur Gosselies, 2 jours sur site obligatoire.
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