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Publié il y a 5 jours

Ingénieur MLOps Senior / Expert GCP - Freelance (H/F)

Entreprise
Collective workPlateforme freelance
Localisation
Paris - 75
Sur site
Type de contrat
Freelance
Niveau
Senior

Salaire du marché

Médiane du marché
570€/j
Estimation
535€/jfourchette habituelle625€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 13 offres pour ce poste (Senior, Paris), le marché se situe autour de 570€/j (535€/j–625€/j).

TJM du marché pour AI/ML Engineer (Senior) à Paris : médiane 570 €/jour, P25–P75 : 535–625 €/jour, n = 13 offres. TJM Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Dans le cadre du renforcement d'une Data Factory au sein d'un grand groupe international, nous recherchons un Ingénieur MLOps Senior disposant d'une expertise approfondie de Google Cloud Platform (GCP).
Vous intégrerez une équipe technique transverse chargée de concevoir, industrialiser et maintenir des solutions Python, MLOps et Cloud au service des équipes Data, IA et métiers.
L'objectif de la mission est de fiabiliser, automatiser et optimiser la mise en production de projets Machine Learning, IA et GenAI, en s'appuyant sur les services managés de GCP et sur les meilleures pratiques MLOps.
*
Concevoir, développer et maintenir des pipelines MLOps avec Vertex AI Pipelines.
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Industrialiser le déploiement et l'exploitation de solutions Machine Learning et GenAI.
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Automatiser les workflows ML et contribuer à la gestion du cycle de vie des modèles.
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Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps : CI/CD, automatisation, reproductibilité et supervision.
Architecture & déploiement GCP
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Déployer, configurer et administrer des environnements sur Google Cloud Platform.
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Concevoir et maintenir des architectures Cloud robustes, évolutives et adaptées aux usages IA/ML.
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Assurer le déploiement et l'exploitation d'applications conteneurisées via Cloud Run.
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Garantir la fiabilité et la maintenabilité des infrastructures et services déployés.
Développement Python & outillage interne
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Concevoir, développer et maintenir des librairies Python internes destinées aux équipes techniques.
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Structurer des outils réutilisables et faciliter leur intégration dans les workflows Data/ML.
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Contribuer à l'amélioration continue des outils et des pratiques de développement.
Monitoring, exploitation & FinOps
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Mettre en place et maintenir des dispositifs de monitoring et de supervision technique.
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Garantir la stabilité et la performance des solutions en production.
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Appliquer les principes FinOps afin d'optimiser la consommation des ressources et les coûts GCP.
Nous recherchons avant tout un véritable expert MLOps, capable d'intervenir de manière autonome sur l'ensemble de la chaîne d'industrialisation des solutions IA/ML.
*
MLOps : expérience solide dans l'industrialisation, l'automatisation, le déploiement et l'exploitation de projets Machine Learning.
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GCP : excellente maîtrise de l'écosystème Google Cloud et de ses principes d'architecture.
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Vertex AI : expertise opérationnelle sur Vertex AI, particulièrement Vertex AI Pipelines.
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Cloud Run : expérience significative du déploiement et de l'exploitation d'applications conteneurisées.
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Python : très bon niveau de développement, notamment en conception de librairies et packaging.
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CI/CD : maîtrise des pratiques d'intégration et de déploiement continus appliquées aux environnements ML.
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Monitoring & FinOps : bonnes compétences en observabilité, supervision et optimisation des coûts Cloud.
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Forte autonomie technique, de la conception au déploiement.
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Capacité à prendre du recul sur les choix d'architecture et d'industrialisation.
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Sens du service et aptitude à concevoir des solutions pour d'autres équipes techniques ou métiers.
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Esprit collaboratif, rigueur et capacité d'adaptation.
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Approche pragmatique, orientée qualité et fiabilité des solutions en production.
Vous disposez d'une expérience confirmée en MLOps sur GCP, avec une pratique concrète de Vertex AI Pipelines, Cloud Run et Python dans des environnements de production.
Vous savez aller au-delà du simple déploiement d'infrastructures Cloud pour prendre en charge les problématiques spécifiques à l'industrialisation des modèles ML/IA.
Attention : il ne s'agit pas d'une

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • Google Cloud Platform
  • Artificial Intelligence
  • Continuous Improvement
  • GenAI

Un plus

  • MLOps
  • Cloud
  • Machine Learning
  • Automation
  • Monitoring / Observability
  • Software Architecture
  • FinOps
  • CI/CD
  • Cloud Run
  • Vertex AI

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

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