Développeur Full-Stack IA

Voici un bref aperçu des tâches et des responsabilités : Contribuer au déploiement et à l’industrialisation de solutions IA en mettant en production des modèles et solutions IA/ML dans des environnements fiables, reproductibles, sécurisés et évolutifs ; Développer et maintenir les pipelines MLOps nécessaires au cycle de vie des solutions IA, notamment pour l’intégration, les tests, le déploiement, le versionnage et le monitoring ; Concevoir, déployer et maintenir des infrastructures infonuagiques à l’aide d’approches Infrastructure as Code (IaC) afin d’assurer la reproductibilité et l’automatisation des environnements ; Déployer et exploiter des applications, services et composantes IA dans des environnements conteneurisés ; Concevoir, mettre en œuvre et optimiser des pipelines ETL/ELT pour des données structurées et non structurées à l’aide d’outils et de cadres modernes d’ingénierie des données ; Intégrer des données provenant de multiples sources, notamment des systèmes internes, des API et des ensembles de données externes, dans des plateformes de données centralisées telles que des lacs de données et des entrepôts de données ; Développer des composantes logicielles, API, scripts et services permettant d’intégrer les solutions Data/IA aux systèmes existants des clients ; Développer et maintenir des modèles de données logiques et physiques répondant aux besoins en matière d’analyse, d’IA/ML et de reporting ; Optimiser les performances, l’évolutivité et la fiabilité des systèmes de données, notamment par l’optimisation des requêtes et la gestion des ressources ; Mettre en œuvre des processus de validation, de nettoyage et de surveillance des données afin de garantir leur exactitude, leur cohérence et leur conformité aux cadres de gouvernance ; Mettre en place des mécanismes d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour les pipelines de données, les composantes logicielles et les solutions IA ; Contribuer au monitoring, au diagnostic et à l’amélioration continue des solutions déployées en production ; Contribuer à assurer la sécurité et la confidentialité des données et des solutions déployées ainsi que le respect des exigences réglementaires ; Tenir à jour une documentation claire sur les pipelines de données, les architectures, les déploiements et les processus ; Collaborer étroitement avec les scientifiques de données et les ingénieurs IA afin de transformer les prototypes et preuves de concept en solutions robustes et exploitables en production ; S’adapter aux besoins des différents projets et explorer, évaluer et s’approprier rapidement de nouvelles technologies lorsque nécessaire ; Rester au fait des tendances en ingénierie de données, en MLOps, en technologies cloud et en pratiques d’industrialisation des solutions IA ; Contribuer activement à l’amélioration continue des processus internes. Le profil recherché est le suivant : Détenir un diplôme universitaire de premier cycle en génie logiciel, en informatique ou dans un domaine connexe ; Cumuler trois (3) à cinq (5) années d’expérience professionnelle pertinente en ingénierie de données, en développement logiciel, en MLOps, en DevOps ou en déploiement de solutions IA/ML, idéalement dans plusieurs projets, technologies ou contextes différents ; Démontrer une polyvalence dans différentes dimensions de l’ingénierie de solutions, notamment le développement logiciel, les données, le cloud, l’infrastructure, l’automatisation ou l’IA/ML ; Avoir réalisé le déploiement et l’opérationnalisation de solutions dans des environnements de production ; Maîtriser les principes d’Infrastructure as Code (IaC), notamment avec Terraform, Ansible ou des outils équivalents ; Comprendre les pratiques et les outils MLOps ainsi que le cycle de vie complet d’une solution ML, du développement au déploiement et au monitoring ; Maîtriser les pratiques et outils CI/CD ainsi que l’automatisation des processus de déploiement ; Posséder de solides compétences en développement logiciel, notamment pour concevoir des API, services, scripts et intégrations nécessaires à l’opérationnalisation des solutions ; Comprendre les principes liés aux réseaux informatiques et à la sécurité dans les environnements infonuagiques ; Détenir de bonnes connaissances en apprentissage automatique et en concepts ML afin de collaborer efficacement avec des scientifiques de données et de contribuer à l’industrialisation de leurs modèles ; Approfondir rapidement ses connaissances et s’approprier de nouvelles technologies selon les besoins des projets ; Maîtriser Python à un niveau avancé ; Évoluer avec aisance dans l’environnement Microsoft; Posséder une expérience avec les plateformes cloud, notamment AWS ou Azure ; une connaissance de GCP constitue un atout ; Maîtriser les environnements Linux, Docker et conteneurisés ; une expérience avec Kubernetes ou des services d’orchestration infonuagiques constitue un atout important.

Deploy and industrialize AI/ML solutions by developing MLOps pipelines and cloud infrastructure using Infrastructure as Code. Design and optimize ETL/ELT pipelines to integrate diverse data sources into centralized platforms while ensuring security and scalability.

Requires a bachelor's degree in software engineering, computer science, or a related field with 3 to 5 years of professional experience in data engineering or MLOps. Proficiency in Python, cloud platforms (AWS/Azure), and containerization tools like Docker is essential.

• Microsoft AzurePreferred
• KubernetesPreferred
• CI/CDPreferred
• DockerPreferred
• Machine learningPreferred
• Amazon Web ServicesPreferred
• LinuxPreferred
• TerraformPreferred
• PythonPreferred

Identified from the job description. Confirm important requirements above.

• Python
• MLOps
• Infrastructure as Code
• CI/CD
• Docker
• Kubernetes
• Azure
• AWS
• Terraform
• Ansible
• ETL/ELT Pipelines
• API Development
• Linux
• Machine Learning
• Data Engineering
• Cloud Infrastructure

• Technology
• Software
• Data & Analytics
• Engineering
• Consulting

Minimum education

Bachelor’s degree

Minimum experience

2+ years

Apply by

Sep 24, 2026

Posting language

French

Working hours

40 hours per week

Seniority

Mid-Senior level