Consultant-e Junior - Gen AI DevOps - IA Smart OPS - IDF at SopraSteria1

Poste disponible à Paris, Nantes, Strasbourg Votre environnement Afin de servir les ambitions et la stratégie du groupe définies dans le programme rAIse, Sopra Steria France a lancé sa practice dédiée dès 2024, qui compte aujourd'hui environ 75 consultants à Paris, Strasbourg, Nantes et Toulouse. L'équipe rassemble aujourd'hui des compétences Smart Industrie (IoT, métaverse, jumeaux numériques...) et IA for Business (IA Gen, Computer Vision...).   En forte croissance, la singularité de la practice est de travailler sur la chaîne de valeur de bout-en-bout, de la stratégie IA au run des solutions, en passant par une feuille de route de cas d’usages priorisés. La practice cadre, design, prototype et industrialise les solutions d’IA et d'IoT. Elle mixe donc des profils de consultants en Stratégie et transformation digitale et des profils plus techniques (data scientists, GenAI builders, ML engineers…) au service de l’ensemble de nos secteurs d’activités.   Vos Missions En tant que Consultant-e Junior DevOps IA pour l''équipe IA SMart OPS, vous êtes amené-e à collaborer avec une diversité de profils et sur des missions multi secteurs.  Vous êtes un profil DevOps curieux-se et vous souhaitez travailler sur de l'IA en production. Vous dépassez le concept des POCs et des Notebooks pour évoluer sur des assets IA / Gen AI concrets, industrialisés, déployés et scalables.  Vous participez au déploiement de nos solutions IA internes, avec la possibilité par la suite, d'intervenir sur des environnement clients grands comptes.  Concrètement, vous allez :  • Industrialiser des applications IA / LLM • Containeriser et déployer (Docker) • Mettre en place des pipelines CI/CD • Participer à la conception d'architectures cloud • Travailler sur des problématiques GPU / performance • Contribuer à structurer notre plateforme DevOps / LLMOpsCe poste est pensé comme une rampe d’accès vers un rôle d’Architecte DevOps / AI Platform Engineer. Nous développerons donc progressivement vos compétences en MLOps avancé, LLMOPs, architecture cloud IA, gouvernance des modèles, bonne pratique d'industrialisation IA.  Connaissances requises :  • Bonne maîtrise de Python • Connaissances en DevOps : • Docker • CI/CD • Git • Kubernetes (bases) • Terraform (bases appréciées) • Intérêt très fort pour l’IA générativeCompétences appréciées (mais non obligatoires) • Connaissance d’un cloud (AWS, Azure, GCP, OVH, Scaleway) • Notions de MLOps • MLflow, Airflow, Kubeflow • RAG, embeddings, LLM • PyTorch/Tensorflow