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Publié aujourd'hui

Senior MLOps Engineer - Freelance

Entreprise
Localisation
Paris, France
Hybride
Type de contrat
Freelance
Niveau
Senior
Rémunération
530 €/jour• Taux journalier

Salaire du marché

Médiane du marché
600€/j
Dans le marché
530€/jfourchette habituelle635€/j
Cette offre : 530€/j

Basé sur 14 offres pour ce poste (Senior, Paris, 3 dernières semaines). Fourchette habituelle 530€/j–635€/j, médiane 600€/j. Cette offre (530€/j) est dans la fourchette.

TJM du marché pour AI/ML Engineer (Senior) à Paris : médiane 600 €/jour, P25–P75 : 530–635 €/jour, n = 14 offres. TJM DevOps / Kubernetes à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Taux journalier (TJM): 530

Nous recherchons un(e) Senior MLOps Engineer pour rejoindre une équipe Data & IA et contribuer à la conception, l’industrialisation et l’évolution d’une plateforme Machine Learning à l’échelle internationale.

L’objectif : fournir aux Data Scientists et ML Engineers une plateforme performante, automatisée et sécurisée, facilitant l’entraînement, le déploiement et le suivi des modèles de Machine Learning en production.

Localisation : Paris ou Lille

🎯 Missions principales

  • Concevoir et administrer les infrastructures d’entraînement et d’inférence ML sur AWS et GCP, notamment avec des ressources GPU et des clusters auto-scalables.

  • Industrialiser et faire évoluer les plateformes MLOps via Terraform et l’Infrastructure as Code.

  • Développer et automatiser des pipelines CI/CD/CT pour l’entraînement, la validation, le déploiement et l’évaluation des modèles.

  • Administrer les outils de suivi des expérimentations et de gestion du cycle de vie des modèles : MLflow, Model Registry et Feature Store.

  • Mettre en place le monitoring des modèles en production, notamment pour détecter les dérives des données et des modèles.

  • Définir les standards, templates et bonnes pratiques MLOps afin de faciliter l’adoption de la plateforme.

  • Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans leur utilisation des solutions, assurer la documentation et partager les bonnes pratiques.

  • Réaliser une veille technique sur les frameworks et outils MLOps.

Exigences du poste

Compétences requises

  • DevOps
  • AWS
  • Databricks
  • Google Cloud Platform
  • Git
  • Docker
  • GitHub
  • Airflow
  • Terraform
  • MLOps

Un plus

  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • MLflow
  • Monitoring / Observability
  • CI/CD
  • Infrastructure as Code

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

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