Job Description Summary

GE Vernova recherche un(e) leader technique et humain pour concevoir, déployer à l’échelle et diriger une capacité DevOps et MLOps globale, permettant la R&D industrielle avancée, l’ingénierie numérique et l’innovation basée sur l’IA tout au long de la chaîne de valeur de l’énergie.

Ce poste consiste à concevoir et exploiter des plateformes DevOps et MLOps sécurisées, fiables et évolutives, supportant le développement agile de logiciels, de systèmes de contrôle, de jumeaux numériques, d’analytique avancée et de solutions de machine learning utilisées dans des environnements énergétiques critiques et réglementés.

La personne retenue collaborera étroitement avec les équipes d’ingénierie, de data science et produit afin d’accélérer l’innovation tout en respectant les plus hauts standards de qualité, sécurité, cybersécurité et conformité.

Job Description

Responsabilités principales

Stratégie DevOps & MLOps

• Définir et exécuter la stratégie globale DevOps / MLOps, alignée avec les objectifs R&D et Ingénierie de GE Vernova
• Concevoir et gouverner des plateformes de niveau industriel supportant :
  • Le développement logiciel et des systèmes de contrôle
  • La gestion du cycle de vie des modèles IA/ML
  • La simulation, les jumeaux numériques et l’analytique avancée
• Trouver l’équilibre entre la rapidité d’innovation et la rigueur d’ingénierie, la traçabilité et les exigences réglementaires

Leadership Plateforme & Architecture

• Concevoir et superviser des plateformes pour :
  • Les pipelines CI/CD et CI/CT (y compris les tests pour logiciels industriels et systèmes embarqués, le cas échéant)
  • Les environnements on‑premise, cloud, hybrides et edge
  • Les pipelines sécurisés d’entraînement, de déploiement, de supervision et de ré‑entraînement des modèles ML
• Piloter l’adoption de l’Infrastructure as Code, de l’automatisation, de l’observabilité et des bonnes pratiques de platform engineering
• Évaluer, sélectionner et intégrer de nouveaux outils et technologies améliorant la productivité des développeurs et data scientists

MLOps pour l’IA industrielle

• Mettre en place des capacités MLOps évolutives et gouvernées pour :
  • La maintenance prédictive
  • L’optimisation de la performance des actifs
  • L’analytique réseau et les solutions liées à la transition énergétique
• Collaborer avec les équipes de data science et d’ingénierie métier afin de :
  • Standardiser les workflows ML et la gouvernance des modèles
  • Garantir l’explicabilité, la traçabilité et la gestion du cycle de vie des modèles
  • Supporter les déploiements cloud et edge

Leadership Humain & Organisationnel

• Construire, diriger et développer une équipe mondiale DevOps et MLOps inclusive et diversifiée
• Définir des rôles techniques clairs, des parcours de carrière et des plans de développement portés par les collaborateurs
• Favoriser une culture d’excellence technique, d’amélioration continue, de sécurité et de responsabilité
• Piloter le recrutement mondial, l’onboarding, la gestion de la performance et le développement des talents

Sécurité, Conformité & Qualité

• Garantir la conformité des plateformes avec :
  • Les standards de cybersécurité
  • Les exigences de gouvernance et de protection des données
  • Les normes industrielles et réglementaires du secteur énergétique
• Intégrer la sécurité, la qualité et la fiabilité dès la conception (« secure by design ») dans tous les pipelines DevOps et MLOps

Partenariats & Influence

• Agir comme partenaire stratégique auprès de :
  • La direction R&D et Ingénierie
  • Les équipes R&D, IA, Cybersécurité, IT et Architecture d’Entreprise
• Traduire des exigences techniques et métier complexes en solutions de plateformes robustes et évolutives
• Communiquer efficacement la stratégie technique et les arbitrages auprès de la direction

Qualifications requises

Expérience

• Diplôme supérieur en ingénierie, informatique ou domaine équivalent
• Plus de 10 ans d’expérience en DevOps, platform engineering ou infrastructures cloud
• Plus de 5 ans d’expérience dans le pilotage d’équipes d’ingénierie globales et pluridisciplinaires
• Expérience confirmée au service d’organisations industrielles, produit ou R&D
• Expérience pratique du MLOps en production, idéalement pour des cas d’usage d’IA industrielle

Expertise technique

• Solide expérience avec :
  • Les outils CI/CD et l’automatisation, y compris les tests automatisés
  • Les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP) et les architectures hybrides
  • Les conteneurs et l’orchestration (Docker, Kubernetes)
  • L’Infrastructure as Code (Terraform, ARM, CloudFormation, etc.)
  • L’audit d’équipes DevOps / MLOps par rapport à des frameworks de maturité et de conformité
• Connaissance pratique des frameworks et plateformes MLOps (MLflow, Kubeflow, Azure ML, SageMaker, etc.)
• Compréhension des contraintes industrielles en matière de cybersécurité, fiabilité et conformité
• Expérience des équipes agiles, des processus NPI et du Scaled Agile Framework

Leadership & Collaboration

• Capacité démontrée à diriger et faire grandir des équipes globales à haute performance
• Excellentes compétences en coaching, mentorat et développement des talents
• Très bonnes capacités de communication avec des publics techniques et non techniques
• Capacité à influencer sans autorité directe dans une organisation matricielle complexe

Atouts souhaités

• Expérience dans les domaines de l’énergie, des systèmes électriques, des renouvelables, des réseaux ou de l’industrie lourde
• Exposition aux logiciels embarqués, systèmes de contrôle ou déploiements d’IA en périphérie (edge)
• Expérience des jumeaux numériques, plateformes de simulation ou modèles physiques

À quoi ressemble le succès

• Les équipes R&D et ingénierie développent, testent, déploient et exploitent rapidement des solutions logicielles et IA industrielles
• Le time‑to‑market et la qualité s’améliorent grâce à l’adoption des pratiques DevOps / MLOps, mesurées par des KPI
• Les plateformes DevOps et MLOps sont sécurisées, standardisées et reconnues comme fiables dans toute l’organisation
• L’innovation IA et digitale s’accélère tout en maintenant la qualité d’ingénierie et la conformité réglementaire
• Les équipes sont engagées, en croissance, et reconnues comme des acteurs clés de la mission de transition énergétique de GE Vernova

Pourquoi nous venons travailler :

Chez GE Vernova, nos ingénieurs sont toujours prêts à relever les défis et nous sommes déterminés à trouver la meilleure solution. Nos projets sont uniques et intéressants, et vous devrez adopter une approche positive et axée sur les solutions pour faire de votre mieux. Entouré de collègues dévoués et loyaux, si vous osez apporter votre ingéniosité et votre désir d'avoir un impact, vous serez exposé à des projets diversifiés et révolutionnaires qui vous permettront véritablement de jouer votre rôle dans la transition énergétique.

Ce que nous vous offrons:

Un rôle clé dans un environnement de travail international dynamique avec une grande flexibilité des accords de travail.

Des avantages compétitifs et de grandes opportunités de développement.

Avantages:

• Participation au transport

• Titre-restaurant

• Télétravail flexible jusqu’à deux jours par semaine

• Mutuelle de groupe

• Comité d’entreprise, chèques vacances

• Intéressement

• Formations régulières

La différence crée l’énergie.

La Mission Handicap Grid Solutions facilite l’intégration des personnes en situation de handicap.

Additional Information

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Major Responsibilities

DevOps & MLOps Strategy

• Define and execute the global DevOps / MLOps strategy aligned with GE Vernova’s R&D and Engineering objectives
• Architect and govern industrial‑grade platforms supporting:
  • Software and controls development
  • AI/ML model lifecycle management
  • Simulation, digital twins, and advanced analytics
• Balance speed of innovation with engineering rigor, traceability, and regulatory requirements

Platform & Architecture Leadership

• Design and oversee platforms for:
  • CI/CD and CI/CT pipelines (including testing for industrial software and embedded systems where applicable)
  • On-Prem, cloud, hybrid, and edge computing environments
  • Secure ML training, deployment, monitoring, and retraining pipelines
  • Drive adoption of infrastructure as code, automation, observability, and platform engineering best practices
  • Evaluate, select, and integrate new tools and technologies that improve developer and data scientist productivity

MLOps for Industrial AI

• Enable scalable, governed MLOps capabilities supporting:
  • Predictive maintenance
  • Asset performance optimization
  • Grid analytics and energy transition solutions
• Partner with data science and domain engineering teams to:
  • Standardize ML workflows and model governance
  • Ensure model explainability, traceability, and lifecycle management
  • Support deployment in both cloud and edge environments

• People & Organizational Leadership
  • Build, lead, and develop a globally distributed inclusive and diverse DevOps and MLOps engineering team
  • Establish clear technical roles, career paths, and employee-led development plans
  • Foster a culture of engineering excellence, continuous improvement, safety, and accountability
  • Lead global hiring, onboarding, performance management and talent development

Security, Compliance & Quality

• Ensure platforms comply with:
  • Cybersecurity standards
  • Data governance and privacy requirements
  • Industry and regulatory expectations relevant to energy and industrial systems
• Embed security, quality, and reliability into all DevOps and MLOps pipelines (“secure by design”)

Stakeholder Partnership & Influence

• Act as a strategic partner to:
  • R&D and Engineering leadership
  • R&D and AI teams, Cybersecurity, IT, and Enterprise Architecture
• Translate complex engineering and business requirements into robust, scalable platform solutions
• Communicate technical strategy and trade-offs effectively to senior leadership

Basic Qualifications

Experience

• Advanced degree in Engineering, Computer Science, or related field
• 10+ years of experience in DevOps, platform engineering, or cloud infrastructure
• 5+ years leading global, multidisciplinary engineering teams
• Proven experience supporting industrial, product, or R&D engineering organizations
• Hands-on experience implementing MLOps in production, preferably for industrial AI use cases

Technical Expertise

• Strong experience with:
  • CI/CD tools and automation, including test automation
  • Cloud platforms (AWS, Azure, GCP) and hybrid architectures
  • Containers and orchestration (Docker, Kubernetes)
  • Infrastructure as Code (Terraform, ARM, CloudFormation, etc.)
  • Ability to audit teams adopting DevOps / MLOps for compliance against a maturity framework
• Practical knowledge of MLOps frameworks and platforms (e.g., MLflow, Kubeflow, Azure ML, SageMaker)
• Understanding of industrial cybersecurity, reliability, and compliance constraints
• Agile development teams and awareness of NPI processes and Scaled Agile Framework

Leadership & Collaboration

• Proven ability to lead and scale high‑performing global teams
• Strong coaching, mentoring, and talent development skills
• Excellent communication skills across technical and non‑technical audiences
• Ability to influence without authority in a complex matrix organization

Desired

• Experience in energy, power systems, renewables, grid, or heavy industrial domains
• Exposure to embedded software, controls, or edge AI deployments
• Experience with digital twins, simulation platforms, or physics‑based models

​Whats Success Looks Like

• R&D and engineering teams can rapidly develop, test, deploy, and operate industrial software and AI solutions
• TTM and Quality are improved by adoption of DevOps / MLOps systems, measured by KPI for continuous improvement
• DevOps and MLOps platforms are secure, standardized, and trusted across the organization
• AI and digital innovation move faster while maintaining engineering quality and regulatory compliance
• Teams are engaged, growing, and recognized as strategic enablers of GE Vernova’s energy transition mission

Additional Information