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MLOps Engineer - Data & Intelligence Artificielle (H/F) - Freelance

Entreprise
Collective workPlateforme freelance
Localisation
Paris, Île-de-France
Sur site
Type de contrat
Freelance
Niveau
Confirmé

Salaire du marché

Médiane du marché
425€/j
Estimation
415€/jfourchette habituelle500€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 23 offres pour ce poste (Confirmé, France), le marché se situe autour de 425€/j (415€/j–500€/j).

TJM du marché pour AI/ML Engineer (Confirmé) en France : médiane 425 €/jour, P25–P75 : 415–500 €/jour, n = 23 offres. TJM DevOps / Kubernetes à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation digitale au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un MLOps Engineer expérimenté pour accompagner l'industrialisation et le déploiement à grande échelle de solutions Data \& Intelligence Artificielle.


Ce programme ambitieux vise à développer de nouveaux services digitaux intelligents, notamment autour de la personnalisation de l'expérience utilisateur, de l'exploitation avancée des données et de l'intégration de solutions d'IA générative.


Au cœur d'un écosystème technique complexe et exigeant, vous jouerez un rôle clé dans la mise en production, la fiabilisation et le maintien en conditions opérationnelles des modèles IA.


Vous interviendrez en collaboration étroite avec les équipes Data Science, IT, DevOps, Architecture et Sécurité, avec un objectif majeur : accélérer le passage de l'expérimentation à la production tout en garantissant performance, sécurité et conformité.


VOS PRINCIPALES MISSIONS



  1. Industrialisation et déploiement des modèles IA




  • Concevoir et automatiser les pipelines d'entraînement, de validation et de déploiement des modèles ML et IA générative.








Mettre en œuvre les processus CI/CD dédiés aux modèles IA.



  • Garantir la reproductibilité, la robustesse et la scalabilité des solutions déployées.




  1. MLOps, monitoring et exploitation








Construire et maintenir les pipelines MLOps et les mécanismes de versioning des modèles et des données.




  • Déployer des solutions de monitoring pour suivre les performances, détecter les dérives et contrôler la qualité des données.








Assurer la gestion des incidents, des rollbacks et des actions correctives.



  • Optimiser la disponibilité et la fiabilité des modèles en production.




  1. Sécurité, conformité et gouvernance IA








Intégrer les exigences de sécurité, de traçabilité et de conformité RGPD dans les processus MLOps.




  • Contribuer à la mise en place de mécanismes d'auditabilité et de supervision des modèles.








Participer à la définition et à l'application des bonnes pratiques de gouvernance IA dans un environnement fortement régulé.


Nous recherchons un profil MLOps Engineer confirmé, capable d'évoluer dans un environnement technique exigeant et de prendre en charge l'industrialisation de solutions IA à grande échelle.


Compétences techniques attendues :




  • Expérience solide en MLOps, Data Engineering ou AI Engineering.








Maîtrise des pipelines Machine Learning : entraînement, déploiement, versioning et monitoring.




  • Bonne maîtrise des pratiques DevOps : CI/CD, automatisation, observabilité.








Expérience des environnements Cloud et/ou On-Premise.




  • Bonne compréhension des architectures distribuées et des enjeux de scalabilité.








Connaissance des modèles de Machine Learning et d'IA générative.




  • Maîtrise des problématiques de dérive des modèles, de qualité des données et de gestion des incidents.








Sensibilité aux enjeux de cybersécurité, de conformité réglementaire et de gouvernance IA.


Atouts appréciés :




  • Expérience dans le secteur bancaire, financier ou dans un environnement fortement réglementé.








Expérience d'industrialisation de modèles IA au sein de systèmes d'information complexes.



  • Capacité à challenger les choix d'architecture et à proposer des améliorations techniques.


Qualités personnelles :






Rigueur, autonomie et sens des responsabilités.




  • Excellent esprit d'analyse et approche orientée résolution de problèmes.








Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.



  • Sens de la qualité, de la performance et de l'amélioration continue.


LES ENJEUX DE LA MISSION


Vous contribuerez directement à un programme de transformation à forte visibilité, avec des enjeux concrets :






Industrialiser l'IA à grande échelle au sein d'un environnement bancaire stratégique.


*


Accélérer le

Exigences du poste

Compétences requises

  • Big Data
  • CI/CD
  • DevOps
  • OCaml

Un plus

  • MLOps
  • Artificial Intelligence
  • Software Architecture
  • Machine Learning
  • Monitoring / Observability
  • RGPD / GDPR
  • Automation
  • Cloud
  • Cybersecurity
  • Continuous Improvement
  • Data Engineering
  • Data Quality

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À propos de l'entreprise

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