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Publié il y a 31 jours

Architecte IA / MLOps H/F - Freelance

Entreprise
Localisation
Toulouse, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Top profil

Salaire du marché

Médiane du marché
583€/j
Estimation
500€/jfourchette habituelle650€/j

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 11 offres pour ce poste (Top profil, France), le marché se situe autour de 583€/j (500€/j–650€/j).

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Description du poste

Rejoignez une mission stratégique au sein d’une DSI innovante en tant qu’Architecte IA / MLOps H/F. Vous serez garant de la conception et de l’industrialisation de solutions IA de nouvelle génération, dans un contexte stimulant et évolutif.

Missions principales :

  • Concevoir et cadrer les architectures IA industrielles (machine learning classique et IA générative).
  • Réaliser des études de faisabilité technique sur la donnée, l’intégration, la sécurité et le MLOps.
  • Définir les architectures cibles IA : ML prédictif, RAG, GenAI, etc.
  • Formaliser les choix techniques dans des dossiers d’architecture précis et argumentés.

Prototypage & validation :

  • Piloter ou réaliser des POC IA rapides pour valider les cas d’usage.
  • Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques.
  • Documenter les résultats et les conditions d’industrialisation.

MLOps & industrialisation :

  • Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps adaptées.
  • Accompagner l’intégration des solutions IA dans le SI existant.
  • Contribuer à l’évolution du catalogue de services IA.

Observabilité & fiabilité :

  • Définir et déployer les principes de ML Observability.
  • Mettre en place des alertes et des indicateurs adaptés à la production.
  • Participer à la stratégie de run IA.

Gouvernance & conformité :

  • Participer à la gouvernance IA de la DSI.
  • Garantir la conformité RGPD et AI Act.
  • Contribuer aux comités IA et architecture.

Accompagnement & expertise :

  • Accompagner les Data Engineers et les équipes projets sur les bonnes pratiques IA/MLOps.
  • Participer à la montée en compétence collective.

Environnement technique :

  • Python, Git, CI/CD (GitLabCI), Cloud (Azure prioritaire), ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings), MLOps (versioning, pipelines, monitoring), intégration SI/APIs, Snowflake, Airflow, sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité).

Modalités :

  • Localisation : Toulouse
  • Télétravail partiel
  • Environnement agile et innovant

Exigences du poste

Stack technique :

AzurePythonMachine Learning

Plan d'action

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