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# Tech Lead H/F

- **Company:** Groupe Meilleurtaux
- **Location:** Courbevoie, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Clean Code Principles, Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Application Performance Management, Unit Testing, Microsoft Azure, Bash Shell, BigQuery, Cloud Computing, Software Quality, Code Review, Databases, Continuous Integration, DevOps, Fraud Prevention and Detection, Github, Python (Programming Language), SonarQube, SQL Databases, Management of Software Versions, Planning Software, Google Cloud, Delivery Pipeline, Large Language Models, Generative AI, Git, Containerization, Information Technology, Machine Learning Operations, Api Design, Restful APIs, Terraform, Serverless Computing, Docker, Key Vault
- **Published:** July 24, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/81617318.html

## About the Role

Vous êtes issu(e) d'une École d'Ingénieur ou titulaire d'un Master équivalent en Informatique. Vous justifiez d'une solide expérience en engineering / MLOps / DevOps orienté Data & IA, avec une posture de référent technique. Compétences Clés Maîtrise d'Azure (obligatoire) : expérience concrète d'Azure Container Apps, Azure Functions, Azure AI et des services managés pour déployer des APIs robustes. Gouvernance GitHub & CI/CD : administration d'organisations GitHub et conception de pipelines CI/CD/CT complexes avec GitHub Actions. Qualité logicielle : maîtrise de SonarQube, des quality gates, des tests unitaires/intégration et du Clean Code comme standard par défaut. Automation & IaC : versioning de l'infrastructure via Terraform et automatisation systématique. LLMOps & Monitoring : observabilité spécifique aux LLMs (coûts, latence, drift) et boucles de feedback (Human-in-the-loop). Leadership technique : capacité à définir des standards, à
embarquer une équipe et à faire monter les autres en compétences. Qualifications Pourquoi êtes-vous notre TOP candidat ? Expérience : vous avez entre 5 et 8 ans d'expérience en MLOps / DevOps orienté Data ou en engineering IA, avec une dimension de lead technique. Azure Champion : vous maîtrisez parfaitement l'écosystème Azure pour le déploiement de services managés et d'IA. Gardien de la qualité : SonarQube, quality gates, Clean Code et versioning d'infrastructure sont vos standards non négociables. Culture GenAI & LLMOps : vous comprenez les enjeux de production spécifiques aux LLMs (tokens, vector databases, monitoring du drift, MCP). Leadership & pédagogie : autonome et pragmatique, vous savez fédérer les squads et diffuser une culture d'ingénierie exigeante., Vous êtes issu(e) d'une École d'Ingénieur ou titulaire d'un Master équivalent en Informatique. Vous justifiez d'une solide expérience en engineering / MLOps / DevOps orienté Data & IA, avec une posture de référent technique., Expérience : vous avez entre 5 et 8 ans d'expérience en MLOps / DevOps orienté Data ou en engineering IA, avec une dimension de lead technique.

Azure Champion : vous maîtrisez parfaitement l'écosystème Azure pour le déploiement de services managés et d'IA.

Gardien de la qualité : SonarQube, quality gates, Clean Code et versioning d'infrastructure sont vos standards non négociables.

Culture GenAI & LLMOps : vous comprenez les enjeux de production spécifiques aux LLMs (tokens, vector databases, monitoring du drift, MCP).

Leadership & pédagogie : autonome et pragmatique, vous savez fédérer les squads et diffuser une culture d'ingénierie exigeante.

EUR

Management d'équipe
Bash
Intelligence artificielle
Clean
API
Pédagogie
Google cloud platform
SQL
Git
Fraude
Terraform
Test unitaire
SonarQube
Qualité fédératrice
API REST
Logiciels de gestion de versions
Monitoring
Docker

## Description

Gouvernance GitHub & standards : administrer les repositories GitHub de l'équipe (organisation, droits d'accès, branch protection, templates, gestion des secrets) et définir puis faire respecter les conventions (Clean Code, revue de code, structure des repos).

 - Suivi de l'industrialisation : suivre l'industrialisation des solutions développées par l'équipe, du POC au run, et garantir leur mise à l'échelle sur Azure.

 - Pipelines CI/CD/CT & qualité : concevoir et maintenir des pipelines robustes via GitHub Actions, et intégrer les outils de qualité et de sécurité du code (SonarQube, tests, couverture, quality gates bloquantes).

 - Excellence Cloud (Azure) : garantir un haut niveau d'exigence sur les bonnes pratiques Azure (sécurité, Infrastructure as Code, maîtrise des coûts, observabilité).

 - LLMOps & observabilité : mettre en place le monitoring spécifique aux solutions IA (latence, coûts, dérive des réponses, feedback loops, frameworks LLM-as-a-judge).

 - Référent technique transverse : accompagner les Data Scientists et les équipes MLOps, arbitrer les choix d'architecture et diffuser les bonnes pratiques dans les squads.

Environnement Technique - Stack Azure

 - Cloud (coeur de notre stack) : Azure (expertise obligatoire) - Azure Container Apps, Azure Functions, Azure AI / Azure OpenAI Service, Azure Container Registry, Key Vault, Blob Storage, Azure Monitor & Application Insights.

 - CI/CD & Qualité : GitHub Actions, SonarQube (quality gates), gestion des tests et de la couverture.

 - IaC & Conteneurisation : Terraform, Docker.

 - Langages : Python (expertise requise), Bash.

 - GenAI & Protocoles : OpenAI API, Gemini API, API REST, MCP (Model Context Protocol).

 - Data & interopérabilité : SQL, BigQuery (GCP, un plus), gestion des flux et authentification cross-cloud Azure/GCP., * Maîtrise d'Azure (obligatoire) : expérience concrète d'Azure Container Apps, Azure Functions, Azure AI et des services managés pour déployer des APIs robustes.

 * Gouvernance GitHub & CI/CD : administration d'organisations GitHub et conception de pipelines CI/CD/CT complexes avec GitHub Actions.

 * Qualité logicielle : maîtrise de SonarQube, des quality gates, des tests unitaires/intégration et du Clean Code comme standard par défaut.

 * Automation & IaC : versioning de l'infrastructure via Terraform et automatisation systématique.

 * LLMOps & Monitoring : observabilité spécifique aux LLMs (coûts, latence, drift) et boucles de feedback (Human-in-the-loop).

 * Leadership technique : capacité à définir des standards, à embarquer une équipe et à faire monter les autres en compétences.


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