PO&Platform Engineer– GenAI&GPU Platform (X/H/F), Guyancourt

Localisation : Saint-Quentin-en-Yvelines

Télétravail : 2 jours par semaine

Rémunération : 55 000 € – 75 000 €

Client : Grand acteur du secteur bancaire

À propos du poste Nous recherchons un

Product Owner AI

pour rejoindre un programme stratégique de construction et d’exploitation d’une

plateforme d’intelligence artificielle à grande échelle . Vous évoluerez au cœur d’une plateforme critique combinant

GPU as a Service ,

AWS / GCP ,

on-premise , et

workloads IA, IA générative et MLOps en production .

Ce poste se situeà l’intersection du

product management, du DevSecOps et de l’ingénierie plateforme , dans un environnement technique complexe et exigeant.

Votre mission Vousêtes responsable de la conception, du pilotage et de l’évolution d’une

plateforme IA stratégique

supportant des cas d’usage de production en intelligence artificielle et GenAI. Votre objectif est de garantir une plateforme :

robuste

scalable

sécurisée

industrialisée pour des workloads IA critiques

Vos responsabilités

Pilotage produit&roadmap plateforme

Définir et piloter la roadmap de la plateforme IA et des services GenAI

Recueillir et structurer les besoins métiers et techniques

Prioriser et gérer le backlog (Jira)

Construire et faireévoluer des offres de services IA internes (GPU, MLOps, GenAI)

Plateforme IA&architecture

Concevoir et faireévoluer une plateforme IA hybride (on‑premise, AWS, GCP)

Déployer et opérer une offre

GPU as a Service

Contribuerà l’intégration et l’exploitation de plateformes MLOps (Dataiku)

Garantir la performance, la scalabilité et la résilience des services

DevSecOps&exploitation (MCO / MCS)

Assurer le maintien en condition opérationnelle et de sécurité des plateformes

Automatiser les infrastructures et déploiements (Kubernetes, Docker, Ansible)

Superviser les workloads IA et GPU en production

Appliquer les standards de sécurité (IAM, durcissement, Vault)

IA générative&industrialisation MLOps

Industrialiser des cas d’usage IA générative (LLMs, RAG, agents, etc.)

Travailler avec des outils tels que Hugging Face et vLLM

Accompagner les data scientists dans la mise en production des modèles

Optimiser l’utilisation des ressources GPU (CUDA, Run:AI)

Coordination&pilotage transverse

Assurer l’interface entre équipes infrastructure, data science et métiers

Coordonner les dépendances avec les autres projets de la plateforme

Suivre les livrables, risques et arbitrages techniques

Porter une vision cohérente entre produit et architecture

Environnement technique Python, Linux, Kubernetes, Docker, OpenShift, Ansible, Terraform, AWS (S3), GCP, Dataiku, Hugging Face, vLLM, CUDA, Run:AI, Vault, GitLab CI, Jenkins, Jira.

Profil recherché

8 ans d’expérience minimum en ingénierie plateforme, DevSecOps, MLOps ou architecture cloud

Expérience confirmée sur des environnements cloud et hybrides (AWS, GCP, on‑premise)

Forte maîtrise des architectures conteneurisées (Kubernetes, Docker, OpenShift)

Expérience dans la conception et l’exploitation de plateformes IA ou MLOps

Bonne connaissance des environnements GPU et du déploiement de modèles IA (LLMs, CUDA)

Maîtrise des outils CI/CD et d’automatisation (GitLab CI, Jenkins, Ansible)

Bonne culture sécurité (IAM, durcissement, conformité)

Expérience en rôle de

Product Owner technique, Tech Lead ou Platform Lead

Capacité à évoluer dans des environnements complexes et multi-interlocuteurs

Anglais professionnel (utilisation opérationnelle, non courant exigé)

#J-18808-Ljbffr