Taux journalier (TJM): 550

TechLead MLOps & IA Sénior

Expérience

+5 ans en MLOps, DevOps ou Ingénierie de plateforme

Méthodologie Agile

Enjeux de la Mission

Dans le cadre d'un projet stratégique d'industrialisation de l'IA (Machine Learning et LLM), vous pilotez la conception et le maintien en conditions opérationnelles d'une plateforme MLOps robuste et scalable. Vous êtes le garant technique d'un environnement standardisé permettant le développement, le déploiement et le monitoring des modèles d'IA pour l'ensemble des équipes Data du groupe.

Vos Responsabilités

-Architecture & Conception : Définir la trajectoire technique, sélectionner les outils (versioning, orchestration, monitoring) et assurer la cohérence avec les socles existants (Python, LLMOps, CI/CD).

-Mise en œuvre technique : Piloter le déploiement industriel de la plateforme, automatiser les processus de mise à jour des modèles et renforcer la chaîne CI/CD spécifique à l'IA.

-Pilotage du RUN : Garantir la performance, la sécurité et la disponibilité de la plateforme. Suivre les KPIs et SLAs, et gérer les incidents complexes.

-Standardisation : Promouvoir les bonnes pratiques MLOps, définir les standards de test et de déploiement, et assurer la documentation technique.

-Accompagnement : Apporter un support expert aux Data Scientists et accompagner la montée en compétences des équipes internes.

Expertise Technique Requise

-MLOps : Maîtrise d'outils type MLflow, Kubeflow, Airflow.

-Conteneurisation & Cloud : Expertise Docker, Kubernetes et environnement Cloud (idéalement GCP).

-Développement : Maîtrise avancée de Python et de ses frameworks (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

-DevOps : Maîtrise des chaînes CI/CD (GitLab, CloudBees) et du monitoring (Prometheus, Grafana).

-Data : Connaissance des bases de données SQL/NoSQL et des outils Big Data (Spark).

Qualités Recherchées

• Capacité à piloter des projets techniques d'envergure.

• Excellente communication pour interagir avec des profils variés (métiers, architecture, production).

• Rigueur, autonomie et capacité à encadrer/former des collaborateurs.

Livrables et Instances

• Mise en œuvre opérationnelle du socle industriel.

• Réintégration des cas d'usage existants vers la nouvelle plateforme.

• Participation active aux comités de projet, de pilotage et techniques.