Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 91 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 550€/j (500€/j–600€/j).
TJM du marché pour DevOps à Paris : médiane 550 €/jour, P25–P75 : 500–600 €/jour, n = 91 offres. TJM Python à Paris
Baromètre TJM et salaires IT
Le besoin
Contexte
Poste : Chef de projet Intégration, DEVOPS & ML Engineer Cloud. Au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Computer Vision, GenAI/LLM) sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure et GCP). Le prestataire interviendra à l'interface entre équipes Métier / Data Science et Infrastructure / Exploitation, en binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste, pour assurer continuité de service et évolution de deux volets ML en production.
Missions
- Volet 1 - Cas d'usage ML sur AWS (Data Science appliquée & Serverless) :
Traitement de données opérationnelles à grande échelle, EDA sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel, traitements serverless et génération documentaire.
Environnement technique : Amazon SageMaker (training, inférence, pipelines, model registry), Amazon Bedrock (GenAI, RAG, Guardrails), Lambda, S3, Glue, Kinesis / Firehose, Athena, Comprehend / Textract, boto3 ; socles data ELK et BigQuery ; IaC Terraform.
- Volet 2 - Cas d'usage MLOps sur Azure (Industrialisation de modèles) :
Industrialisation end-to-end (jeux de données versionnés, pipelines d'entraînement, gate d'évaluation, registre de modèles, déploiement blue/green, monitoring de drift), déploiement multi-sites et optimisation (architecture multi-sites, modèles RL / SAC).
Environnement technique : Azure Machine Learning (endpoints online/batch, pipelines, model registry, MLflow, data assets, blue/green, drift), Microsoft Fabric / OneLake, Azure DevOps, Azure AI (Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services), AKS, IaC Terraform / Bicep.
- Objectifs : architectures cloud hybrides IA, pipelines CI/CD ML, modules Terraform documentés, conteneurisation, support N3 IA/Data, audits FinOps IA, sécurité et conformité des données.
- Démarrage : ASAP
Outils & Environnement
- Cloud & IA multi-cloud : AWS (Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock), Azure (Azure ML, Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services), GCP (notions)
- Data & Observabilité : ELK, BigQuery, Azure Monitor, Datadog, CloudWatch
- Infrastructure as Code & Conteneurs : Terraform (confirmé/avancé), ARM / Bicep (notions), Docker, Kubernetes (AKS / EKS)
- CI/CD & DevOps : Git, Azure Repos, Azure DevOps, GitLab CI
- Sécurité & Réseau : Private Endpoints, RBAC, KMS
- Autres outils : Microsoft Fabric, MLflow, Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Azure DevOps
Conditions de travail
- Démarrage : ASAP
- Environnement multi-cloud (AWS, Azure, GCP)
- Collaboration en binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps
- Poste au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI
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Profil recherchéData Science appliquée (Avancé) : Python avancé, EDA, géomatching / rapprochement spatio-temporel, feature engineering, évaluation robuste, notions RL / SACMLOps & déploiement (Avancé) : CI/CD ML, gate d'évaluation, versioning data/modèles, model registry, stratégies inférence real-time/batch, blue/green, monitoring de drift, maîtrise Azure Machine Learning et Microsoft Fabric / OneLakeCloud IA multi-cloud (Avancé AWS & Azure) : services AWS (Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock) ET Azure (Azure ML, Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services)IaC, conteneurs & CI/CD (Confirmé à Avancé) : Terraform confirmé/avancé, notions ARM / Bicep ou CloudFormation ; Docker, Kubernetes (AKS / EKS) ; Git / Azure Repos, Azure DevOps et/ou GitLab CIData, réseau & observabilité (Confirmé) : ELK, BigQuery, Azure Monitor/Datadog/CloudWatch, réseau cloud, sécurité (Private Endpoints, RBAC, KMS) et FinOps IACompétences appréciées : Microsoft Fabric, GCP / Vertex AI (notions), Computer Vision, architectures ServerlessNiveaux de maîtrise attendus : Terraform confirmé à avancé · AWS AI avancé · Azure AI avancé · GCP ML notionsCertifications appréciées : HashiCorp Terraform Associate, AWS Certified ML Engineer / Specialty, AWS Solutions Architect Associate, Azure AI Engineer Associate, Fabric Data Engineer Associate
Taux journalier :530.css-11k7fwb{display:inline-block;white-space:nowrap;vertical-align:middle;-webkit-padding-start:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-start:var(--chakra-space-1-5);-webkit-padding-end:var(--chakra-space-1-5);padding-inline-end:var(--chakra-space-1-5);text-transform:none;font-size:var(--chakra-fontSizes-xs);border-radius:var(--chakra-radii-md);font-weight:var(--chakra-fontWeights-semibold);background:var(--chakra-colors-success-200);color:var(--chakra-colors-success-700);box-shadow:var(--badge-shadow);padding:4px 6px;--badge-bg:var(--chakra-colors-success-100);--badge-color:colors.success.800;}.chakra-ui-dark .css-11k7fwb:not([data-theme]),[data-theme=dark] .css-11k7fwb:not([data-theme]),.css-11k7fwb[data-theme=dark]{--badge-bg:rgba(226, 243, 232, 0.16);--badge-color:var(--chakra-colors-success-200);}Cette offre est à 0% de commission .css-74lrwu{width:1em;height:1em;line-height:1em;-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;color:currentColor;font-size:16px;display:-webkit-box;display:-webkit-flex;display:-ms-flexbox;display:flex;-webkit-transition:.1s ease-in-out color;transition:.1s ease-in-out color;}.css-74lrwu *{-webkit-transition:.1s ease-in-out fill;transition:.1s ease-in-out fill;fill:var(--chakra-colors-rythm-600);}
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