Taux journalier (TJM): 580

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un Pilotage Plateforme MLOps(H/F),  pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine d'Assurance. 

Description

🚀 Contexte de mission

Dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle, une organisation met en place des socles technologiques MLOps, LLMOps et Python afin de standardiser, sécuriser et mutualiser le cycle de vie des modèles IA.

L’objectif est de fournir une plateforme robuste permettant le développement, l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles, utilisée par l’ensemble des équipes Data & IA.

La mission s’inscrit à la fois en BUILD (mise en place et structuration) et en RUN (pérennisation, fiabilité, adoption). Le besoin porte sur un Tech Lead / Responsable MLOps capable de piloter l’équipe, la plateforme et l’industrialisation des cas d’usage.

🎯 Missions principales et rôle

Intervention en tant que Tech Lead MLOps / Responsable Plateforme MLOps.

🧩 Pilotage & Management d’équipe

• Structurer l’organisation de l’équipe MLOps (rôles, responsabilités, plan de charge)

• Encadrer des profils Data Engineers / MLOps Engineers

• Organiser et planifier les activités, suivre l’avancement

• Mettre en place les rituels agiles (daily, sprint review, rétrospectives)

• Favoriser la montée en compétences de l’équipe

⚙️ Pilotage technique de la plateforme

• Définir l’architecture technique MLOps/LLMOps

• Sélectionner et intégrer les outils MLOps adaptés

• Garantir la disponibilité, performance, scalabilité et sécurité de la plateforme

• Assurer la conformité RGPD, gouvernance data et standards sécurité

• Mettre en place les pratiques : CI/CD, monitoring, versioning, traçabilité des modèles

🏭 Industrialisation & RUN

• Piloter le déploiement du socle MLOps industriel

• Organiser la réintégration des cas d’usage existants dans le nouveau socle

• Garantir la gestion opérationnelle de la plateforme en autonomie

• Accompagner l’industrialisation des modèles IA en production

🤝 Coordination & communication

• Travailler avec Data Scientists, Data Analysts, Architectes, Sécurité et Ops

• Présenter l’avancement aux parties prenantes (IT, direction, métiers)

• Animer des ateliers de bonnes pratiques MLOps

• Jouer un rôle de référent expert MLOps/LLMOps

🏆 Objectifs

• Mettre en place un socle MLOps/LLMOps industriel et pérenne

• Assurer l’adoption de la plateforme par les équipes Data & IA

• Industrialiser les cas d’usage IA

• Garantir performance, fiabilité et sécurité de la plateforme

• Structurer durablement l’organisation MLOps

📦 Livrables attendus

• Organisation et plan de charge de l’équipe MLOps

• Roadmap détaillée de la plateforme MLOps/LLMOps

• Documentation technique et fonctionnelle

• Tableaux de bord & rapports d’activités

• Dossiers d’architecture et choix technologiques

• Processus et procédures MLOps formalisés

• Supports de formation / sensibilisation

🛠️ Compétences requises

🔬 Expertise technique

• Forte expertise MLOps / LLMOps

• Bonne maîtrise de l’écosystème Data Science / IA

• Expérience en mise en place de plateformes d’industrialisation ML

• CI/CD, monitoring, gestion de versions, traçabilité modèles

• Connaissances sécurité, gouvernance data, RGPD

🧭 Pilotage & gestion

• Expérience en pilotage de projets / programmes techniques

• Définition et suivi de KPIs

• Gestion budgétaire et allocation de ressources

• Animation de comités projet / comités de pilotage

🧰 Outils

• Outils de suivi type JIRA

• Outils de planification / suivi budgétaire type SCIFORMA (ou équivalent)

🤝 Soft skills

• Leadership et capacité à fédérer

• Excellente communication (technique & non technique)

• Sens de l’organisation et de la priorisation

• Autonomie, rigueur, esprit d’analyse

• Orientation résultats

👤 Profil

• Diplôme ingénieur ou Master 2 Informatique / Data Science

• 5+ ans d’expérience sur un rôle de Responsable MLOps / Tech Lead MLOps

• Expérience significative en pilotage d’équipes techniques

• Habitué aux environnements complexes et stratégiques

• Vision plateforme + delivery cas d’usage