Développeur IA - Contenus et Llmops H/F

Prestanova

Dans le cadre du déploiement d'un Système d'Information unifié entre structure centrale et entités locales nationales, PRESTANOVA recherche pour son client situé à Paris La Défense un Developpeur IA - Contenus & LLMOps dans le cadre d'une mission de 6 mois renouvelable.
L'enjeu n'est pas l'expérimentation, mais l'industrialisation des usages IA : qualité mesurable, maîtrise des coûts, déploiement fiable et exploitation dans la durée. Le poste est centré sur l'opérabilité, le LLMOps et la qualité des contenus.

En tant que Développeur IA - Contenus & LLMOps, vous êtes responsable de la mise en production et de l'exploitation des usages IA.
Vous structurez la gestion des prompts, le monitoring, les quality gates et la maîtrise des coûts, avec une approche pragmatique orientée run.
Vous travaillez en lien étroit avec les équipes techniques, produit, QA et sécurité.

MISSIONS :
- Industrialiser la gestion des prompts : templates, versioning, rollback, A/B testing si pertinent.
- Mettre en place des quality gates IA : golden sets, tests automatiques, seuils d'acceptation.
- Déployer et opérer des mécanismes de monitoring : qualité, latence, erreurs, dérive, coûts.
- Optimiser les coûts d'usage IA : caching, routing de modèles, quotas et suivi par profil.
- Intégrer les usages IA dans une chaîne CI/CD et des processus d'exploitation existants.
- Produire des runbooks et une documentation opérationnelle pour le build et le run.
- Appliquer une approche sécurité IA pragmatique : audit, journaux, gestion des données sensibles.

Environnement
- LLM & APIs IA
- Outillage LLMOps (monitoring, évaluation, déploiement)
- CI/CD, Docker
- Observabilité et métriques
- Intégration SI / API
- Contexte multi-acteurs

PROFIL RECHERCHÉ :
Vous justifiez de 5 ans d'expérience minimum en développement IA / data / plateformes,
dont une expérience significative en mise en production ou exploitation d'usages IA.

COMPETENCES ATTENDUES :
- Expérience concrète en LLMOps, évaluation continue et monitoring.
- Sensibilité forte à la qualité mesurable et à la réduction des sorties non fiables.
- Capacité à maîtriser les coûts et la performance des usages IA.
- Capacité à documenter, transmettre et opérer dans la durée.