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

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.

2. 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.

3. 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.