MLops (H/F) - Freelance

Taux journalier (TJM): 650€

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un Dev/Ingénieur IA (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'assurance.

Description

🎯 Contexte de mission

Dans le cadre du chantier IA4IT, la mission consiste à concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l’exploitation à grande échelle de solutions d’IA générative et agentique.

Au sein d’une équipe pluridisciplinaire dédiée à l’IA, le consultant contribuera à la construction et à l’industrialisation d’une plateforme robuste, sécurisée, scalable et exploitable dans un contexte d’entreprise exigeant.

🛠️ Missions principales et rôle

🏗️ Architecture & infrastructure IA

• Concevoir l’architecture technique des solutions IA.

• Déployer et configurer les environnements cloud et les composants d’infrastructure.

• Définir les architectures permettant l’exploitation industrielle des cas d’usage IA.

• Garantir la robustesse, la scalabilité, la maintenabilité et la réversibilité de la plateforme.

☁️ Cloud & plateformes

• Concevoir et déployer les infrastructures cloud.

• Intervenir sur des environnements Azure, AWS et/ou GCP.

• Mettre en œuvre et administrer des environnements Kubernetes et/ou OpenShift.

• Industrialiser les environnements et automatiser leur déploiement.

⚙️ DevOps / DevSecOps

• Concevoir et industrialiser les chaînes CI/CD.

• Mettre en œuvre les pratiques Infrastructure as Code.

• Développer les automatisations nécessaires à l’exploitation de la plateforme.

• Mettre en œuvre des approches GitOps.

• Intégrer les exigences de sécurité directement dans les chaînes d’industrialisation.

🔐 Sécurité & conformité

• Concevoir les dispositifs de sécurité associés aux plateformes IA.

• Mettre en place et administrer les mécanismes IAM.

• Gérer les secrets et les accès aux ressources.

• Garantir la traçabilité des opérations.

• Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et de réversibilité.

• Identifier et maîtriser les risques liés à l’exploitation des solutions IA.

🧠 Intégration des briques IA

• Intégrer les différents composants nécessaires aux solutions d’IA générative et agentique :

  • Modèles IA / LLM

  • Gateways LLM

  • Orchestrateurs agentiques

  • APIs

  • Connecteurs

  • Bases documentaires

  • Outils de test

• Participer à la conception des architectures LLMOps.

• Garantir l’intégration cohérente des briques IA avec le socle cloud et les systèmes existants.

📊 Observabilité & exploitation

• Mettre en place les dispositifs de monitoring, logging et supervision.

• Déployer les outils d’observabilité adaptés aux plateformes IA.

• Suivre les performances et la disponibilité des composants.

• Mettre en place les dispositifs de suivi des coûts.

• Préparer les conditions d’exploitation et de maintien en conditions opérationnelles.

• Rédiger les procédures et documentations d’exploitation.

🚀 Industrialisation & amélioration continue

• Contribuer aux choix d’architecture et aux recommandations techniques.

• Identifier les leviers d’optimisation et d’industrialisation.

• Anticiper les problématiques de montée en charge.

• Garantir une exploitation durable, sécurisée et maîtrisée des plateformes IA.

🎯 Objectifs

• Construire un socle technique industriel pour l’IA générative et agentique.

• Déployer des infrastructures cloud sécurisées et scalables.

• Industrialiser les pratiques DevOps, DevSecOps et IaC.

• Intégrer efficacement les composants LLM et agentiques.

• Garantir l’observabilité et l’exploitabilité de la plateforme.

• Maîtriser les risques, les coûts et la réversibilité.

• Fournir une plateforme fiable permettant le déploiement de cas d’usage IA à grande échelle.