Ingénieure - Ingénieur Aiops - MLOps H/F - Capgemini
Ingénieure - Ingénieur Aiops - MLOps H/F
Capgemini · Lille - 59 · CDI
Les missions du poste
Choisir Capgemini, c'est choisir une entreprise où vous serez en mesure de façonner votre carrière selon vos aspirations. Avec le soutien et l'inspiration d'une communauté d'experts dans le monde entier , vous pourrez réécrire votre futur . Rejoignez nous pour redéfinir les limites de ce qui est possible, contribuer à libérer la valeur de la technologie pour les plus grandes organisations et participer à la construction d'un monde plus durable et inclusif
Votre profil
Vous maîtrisez :
* AIOps : modèles de détection d'anomalies et de séries temporelles, corrélation d'événements ; une plateforme AIOps est un plus.
* MLOps / LLMOps : MLflow, Kubeflow ou plateformes cloud (Azure ML, Vertex AI, SageMaker) ; outils d'observabilité LLM (Langfuse, Arize Phoenix, OpenLLMetry ou équivalent).
* Développement : Python obligatoire ; Kubernetes, Docker ; Terraform, Ansible, GitOps.
* Bonne connaissance des enjeux de conformité de l'IA et des données (AI Act, RGPD) et de l'hébergement souverain.
* Idéalement : OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Elastic, et au moins une solution d'observabilité du marché (Dynatrace, Datadog, Splunk, ou équivalent).
Vos missions
AIOps
* Concevoir et mettre en oeuvre des cas d'usage de détection d'anomalies, de corrélation d'événements, de réduction du bruit d'alerting et d'analyse de cause racine.
* Développer des approches prédictives (saturation, dégradation de performance, incidents récurrents) et les intégrer aux outils ITSM du client.
* Mesurer la valeur apportée : baisse du MTTR, volume d'alertes, incidents évités.
MLOps
* Industrialiser le cycle de vie des modèles : versioning, pipelines CI/CD, déploiement, monitoring de la dérive et de la qualité.
* Instrumenter les applications LLM et les agents IA : traçage des appels et des outils utilisés, latence, coûts, qualité des réponses, hallucinations, garde-fous.
Votre profil
Vous maîtrisez :
* AIOps : modèles de détection d'anomalies et de séries temporelles, corrélation d'événements ; une plateforme AIOps est un plus.
* MLOps / LLMOps : MLflow, Kubeflow ou plateformes cloud (Azure ML, Vertex AI, SageMaker) ; outils d'observabilité LLM (Langfuse, Arize Phoenix, OpenLLMetry ou équivalent).
* Développement : Python obligatoire ; Kubernetes, Docker ; Terraform, Ansible, GitOps.
* Bonne connaissance des enjeux de conformité de l'IA et des données (AI Act, RGPD) et de l'hébergement souverain.
* Idéalement : OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Elastic, et au moins une solution d'observabilité du marché (Dynatrace, Datadog, Splunk, ou équivalent).
Vos missions
AIOps
* Concevoir et mettre en oeuvre des cas d'usage de détection d'anomalies, de corrélation d'événements, de réduction du bruit d'alerting et d'analyse de cause racine.
* Développer des approches prédictives (saturation, dégradation de performance, incidents récurrents) et les intégrer aux outils ITSM du client.
* Mesurer la valeur apportée : baisse du MTTR, volume d'alertes, incidents évités.
MLOps
* Industrialiser le cycle de vie des modèles : versioning, pipelines CI/CD, déploiement, monitoring de la dérive et de la qualité.
* Instrumenter les applications LLM et les agents IA : traçage des appels et des outils utilisés, latence, coûts, qualité des réponses, hallucinations, garde-fous.
Le profil recherché
Votre profil
Vous maîtrisez :
* AIOps : modèles de détection d'anomalies et de séries temporelles, corrélation d'événements ; une plateforme AIOps est un plus.
* MLOps / LLMOps : MLflow, Kubeflow ou plateformes cloud (Azure ML, Vertex AI, SageMaker) ; outils d'observabilité LLM (Langfuse, Arize Phoenix, OpenLLMetry ou équivalent).
* Développement : Python obligatoire ; Kubernetes, Docker ; Terraform, Ansible, GitOps.
* Bonne connaissance des enjeux de conformité de l'IA et des données (AI Act, RGPD) et de l'hébergement souverain.
* Idéalement : OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Elastic, et au moins une solution d'observabilité du marché (Dynatrace, Datadog, Splunk, ou équivalent).
Vous maîtrisez :
* AIOps : modèles de détection d'anomalies et de séries temporelles, corrélation d'événements ; une plateforme AIOps est un plus.
* MLOps / LLMOps : MLflow, Kubeflow ou plateformes cloud (Azure ML, Vertex AI, SageMaker) ; outils d'observabilité LLM (Langfuse, Arize Phoenix, OpenLLMetry ou équivalent).
* Développement : Python obligatoire ; Kubernetes, Docker ; Terraform, Ansible, GitOps.
* Bonne connaissance des enjeux de conformité de l'IA et des données (AI Act, RGPD) et de l'hébergement souverain.
* Idéalement : OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Elastic, et au moins une solution d'observabilité du marché (Dynatrace, Datadog, Splunk, ou équivalent).
Compétences requises
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- Ansible
- Grafana
- Prometheus
