AI Platform Engineer (K8S /Python)

L'entreprise évolue dans le secteur de l'éducation et développe des espaces numériques sous la forme de réseau social éducatif.

Leurs solutions sont utilisées par +9M d'utilisateurs dans le monde (présente dans 20+ pays).
4 millions d’élèves se connectent aux plateformes chaque jour.

Effectifs : 75 personnes

Contexte :
Vous intégrez l'équipe Data & IA et travaillez en étroite collaboration avec les équipes SRE et Produit.

Vous êtes responsable du développement et du déploiement des services d’IA de la plateforme numérique, de la conception à la mise en production, en garantissant leur fiabilité et leur qualité (plateforme utilisée par 2 millions de personnes dans le monde).

Principales missions : 

• Développer et intégrer des fonctionnalités d'intelligence artificielle dans le produit (LLMs, RAG, agents, ML)
• Concevoir, versionner et évaluer les prompts système en lien avec les équipes produit
• Évaluer et intégrer des APIs de modèles fondateurs, européens (Mistral) ou souverains (modèles open source hébergés chez Scaleway, par exemple)
• Assurer la traçabilité des LLMs et l'évaluation des modèles en production (Langfuse)
• Déployer les services IA sur Kubernetes en coordination avec l'équipe SRE
• Superviser les performances des services IA en production (Prometheus, Grafana)
• Maintenir les pipelines CI/CD
• Participer à la veille technologique sur l’écosystème IA et diffuser la culture de l’IA

Stack :
Kubernetes, OVH, Python, ML, Airflow, MLflow, Langfuse, Snowflake, NATS, Prometheus, Grafana

Issu(e) d'une école d'ingénieurs ou équivalent avec une une spécialisation en intelligence artificielle ou machine learning, vous avez une première expérience sur des problématiques de mise en production de logiciels ou d'IA.

Compétences requises : 

• Bonne maîtrise de Kubernetes : déploiement, scaling, monitoring de services
• Python avancé : développement de services IA et d’APIs
• Prompt engineering : rédaction, évaluation et gestion du cycle de vie des prompts
• Machine Learning : entraînement de modèles de classification, pipelines automatisés avec Airflow et MLFlow
• Être à l'aise en CI/CD et Messaging

Compétences appréciées :  

• Connaissance des environnements Cloud souverains (Scaleway, OVHcloud)
• Connaissances en Java : capacité à lire et comprendre le code facilitera l’intégration des services IA (pas de développement Java lourd requis)
• Connaissances en JS pour les besoins d’un projet très spécifique