12 months ago
Paris, FranceStaff+
Responsibilities
- Déployer l’infrastructure cloud avec l’infrastructure as code et conduire les migrations cloud.
- Construire et exploiter des plateformes de données comprenant entrepôts, lakehouses, orchestration, traitement batch et streaming.
- Construire les pipelines de delivery ainsi que l’outillage MLOps et LLMOps.
- Développer le runtime des agents, les frameworks d’évaluation, l’observabilité, les connecteurs et les serveurs MCP.
- Servir les modèles et optimiser leur coût et leur latence.
- Mettre en place les fondations de sécurité, notamment IAM, réseau, secrets, droits d’accès des agents et protection contre le prompt injection.
- Garantir la fiabilité grâce au monitoring, à la gestion des incidents et au suivi des coûts.
- Accompagner les équipes utilisatrices de la plateforme jusqu’à la production et contribuer aux revues de code et à l’accompagnement des nouvelles recrues.
Requirements
- Expérience de construction et d’exploitation d’infrastructures cloud sur Google Cloud, Azure ou AWS avec de l’infrastructure as code.
- Pratique des pipelines CI/CD et des déploiements conteneurisés, notamment avec Kubernetes.
- Maîtrise quotidienne des bases de la sécurité, dont IAM, les règles réseau et la gestion des secrets.
- Expérience du monitoring des systèmes exploités et participation à la gestion des incidents.
- Capacité à produire du code et de la documentation maintenables pour les équipes utilisatrices.
- Habitude d’utiliser des coding agents et de vérifier leurs productions.
- Une expérience de plateformes de données avec Databricks, BigQuery ou Snowflake est appréciée.
- Une expérience MLOps ou LLMOps, du serving de modèles, des model registries ou des pipelines d’évaluation est appréciée.
- Une expérience de l’observabilité des agents, des LLM gateways, du tracing, du suivi des coûts, du routage, du FinOps ou de la sécurité de l’IA est appréciée.
- Une certification cloud est appréciée.
Benefits
- Accompagnement par un counsellor durant les premiers mois et onboarding technique suivi d’un projet client ou de starter kits internes.
- Parcours de formation et grille de compétences Platform Engineer prévus à partir de 2027, en complément du socle AI Applied Engineer.
- Possibilité de se spécialiser en sécurité de l’IA et d’évoluer vers des rôles de Project Tech Lead, Pre-sales Engineer, Engineering Manager ou AI Architect.
- Processus de recrutement d’environ quatre heures en six étapes, avec une seule étape sur site à Paris.
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About Artefact
Artefact is a Paris‑headquartered consulting and engineering firm that builds data and AI solutions for large enterprises, from strategy and governance to platforms, MLOps, and data‑driven marketing. It operates across 27 countries and works with brands such as L’Oréal and Sanofi. The company is privately held and monetizes through consulting engagements, industrialized AI projects, and managed data services.