Chef de projet Intégration DevOps & ML Engineer Cloud - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 500€/jour
Au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Computer Vision, GenAI/LLM) sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure et GCP).
Pour accompagner nos projets, nous recherchons un Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer expérimenté. Intervenant à l'interface entre les équipes Métier / Data Science et les équipes Infrastructure / Exploitation, le prestataire formera un binôme technique étroit avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste afin d'assurer la continuité de service et de faire évoluer deux volets de cas d'usage ML en production.
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Industrialisation IA (MLOps / LLMOps) : concevoir et maintenir des architectures cloud hybrides AWS / Azure pour les charges IA (ML, GenAI/LLM, Computer Vision).
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Développer et fiabiliser les pipelines CI/CD ML (réentraînement, validation/gate, exposition d'API).
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Intégrer les services cognitifs managés (Bedrock, Azure OpenAI).
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Développer des modules Terraform documentés et réutilisables pour les briques IA.
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Accompagner la modernisation des composants vers des architectures conteneurisées (Docker, AKS / EKS) et serverless.
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Accompagner les Data Scientists pour rendre leurs modèles « production-ready » selon les standards d'infrastructure.
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Assurer le support N3 IA/Data et faire monter en compétence les équipes d'exploitation.
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Auditer et optimiser les coûts Cloud IA (instances GPU, appels aux services cognitifs/LLM).
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Garantir la sécurité et la conformité des données (IAM / RBAC, KMS, Private Endpoints).
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Produire les livrables contractuels : dossiers d'architecture de référence (DAT / DEX), modules Terraform versionnés, pipelines MLOps automatisés, audits d'optimisation FinOps IA, documentation d'exploitation et fiches de transfert vers le Run.
Volet 1 - Cas d'usage ML sur AWS (Data Science appliquée & Serverless)
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Traitement de données opérationnelles à grande échelle : analyse exploratoire (EDA) sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel (relations non 1:1, désambiguïsation « au plus proche », fenêtres temporelles, gestion des données manquantes et des signaux GPS défaillants).
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Services serverless et génération documentaire : conception et exploitation de traitements de flux serverless et de génération automatisée de documents (ex. rapports multi-images).
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Environnement technique AWS : Amazon SageMaker (training, inférence, pipelines, model registry), Amazon Bedrock (GenAI, RAG, Guardrails), Lambda, S3, Glue, Kinesis / Firehose, Athena, Comprehend / Textract, boto3 ; socles data ELK et BigQuery ; IaC Terraform.
Volet 2 - Cas d'usage MLOps sur Azure (Industrialisation de modèles)
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Industrialisation de modèles de bout en bout : gestion de jeux de données versionnés -> pipelines d'entraînement -> gate d'évaluation automatisée -> registre de modèles -> déploiement blue/green -> monitoring de drift en production.
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Déploiement multi-sites et optimisation : architecture multi-sites industriels (socle commun factorisé + configuration par site), incluant des modèles d'optimisation par renforcement (RL / SAC).
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Environnement technique Azure : Azure Machine Learning (endpoints managés online/batch, pipelines, model registry, MLflow, data assets, blue/green, drift), Microsoft Fabric / OneLake (socle data industriel, architecture médaillon), Azure DevOps (pipelines CI/CD ML), Azure AI (Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services), AKS, IaC Terraform / Bicep.
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Langages & Frameworks : Python avancé, boto3, MLflow
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Cloud & IA : AWS (Lambda, S3, Glue,