Ingénieur/e développement et Administration technique IA (H/F)

RESPONSABILITÉS : Au sein du pôle Ingénierie et Administration Technique de la DSI, vous participez à la conception, au développement, à l'intégration, à l'exploitation, à l'évolution et à la sécurisation des infrastructures et services dédiés à l'intelligence artificielle.Vous interviendrez tout particulièrement sur deux axes complémentaires: - Infrastructure & Exploitation : - l'administration et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes d'inférence IA (LLM, APIs, services internes), déployées sur des environnements Kubernetes ou équivalent ; - l'exploitation d'infrastructures Linux, virtualisées et conteneurisées, adaptées aux charges de calcul IA (CPU/GPU) - la mise en place de solutions d'observabilité, de supervision et de gestion des performances spécifiques aux usages IA (consommation, latence, disponibilité, coûts); - Applications & Services IA : - le développement et l'intégration de services autour des plateformes IA : APIs, connecteurs, serveurs MCP, RAG, traitements documentaires et automatisations ;la sécurisation et l'industrialisation des usages IA : maîtrise des flux de données, CI/CD, GitOps, APIs mutualisées, plateformes internes et bonnes pratiques.PROFIL RECHERCHÉ : Votre profil :Compétences techniques :-Très bonne maîtrise des environnements Linux (Debian/Ubuntu/RHEL-like).-Compétences solides en Docker, conteneurisation et orchestration.-Connaissance de Kubernetes (idéalement RKE/RKE2).-Bonne compréhension des concepts liés aux LLM et aux architectures IA : inférence, prompting, RAG, embeddings/vectorisation, outils et appels de fonctions.-Expérience en développement ou intégration de services : Python et/ou TypeScript/JavaScript, APIs REST, JSON, authentification et échanges inter-services.-Connaissance des écosystèmes d'inférence et d'intégration IA (ex. vLLM, LiteLLM, modèles locaux, gateways IA) et intérêt pour les protocoles d'outillage tels que MCP.-Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance des données dans les usages IA.-Rigueur, autonomie et sens de l'organisation.-Capacité d'analyse et de résolution de problèmes complexes.-Curiosité technique et capacité d'adaptation dans un domaine en évolution rapide.-Aptitude à travailler en équipe et à interagir avec des interlocuteurs variés (techniques et métiers).-Capacité à vulgariser et à accompagner les usages autour de l'intelligence artificielle.Compétences complémentaires appréciées-Maîtrise ou expérience des outils CI/CD et GitOps (GitLab CI/CD, pipelines YAML, registry, Helm, Argo CD).-Pratiques de développement logiciel : Git, revue de code, tests, documentation, gestion des versions et maintenance de composants open source.-Notions de MLOps, RAG, bases vectorielles et traitements documentaires/OCR.-Connaissance de la gestion GPU / calcul distribué et de l'observabilité des workloads IA.