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MLOps Engineer – Azure / Cloud & IA – Freelance / 6 mois de contrat initial / Bruxelles
Pour le compte d'un client final qui accompagne quotidiennement des millions de particuliers et de professionnels dans toute l’Europe, nous recherchons un(e) des MLOps Engineers Séniors sur environnement Microsoft Azure, afin d'industrialiser et fiabiliser le cycle de vie des modèles d'IA à grande échelle.
Informations clés de la mission
Type de contrat : Prestation freelance
Localisation : Bruxelles (Belgique)
Rythme : Temps plein
Démarrage : Dès que possible / à convenir
Durée : Longue visibilité (contrats renouvelables)
Télétravail : Politique hybride flexible (quelques jours sur site à Bruxelles / remote)
Environnement : Contexte multiculturel, dynamique et en forte croissance
Vos principales responsabilités
Concevoir, automatiser et orchestrer les pipelines de bout en bout pour l'entraînement, le packaging, le déploiement et le monitoring des modèles d'apprentissage automatique (ML/DL).
Industrialiser les plateformes de Machine Learning sur Azure (Azure Machine Learning, AKS, Databricks).
Mettre en œuvre et maintenir les chaînes de CI/CD adaptées aux spécificités de la Data et du ML (GitOps, Azure DevOps / GitHub Actions).
Mettre en place des mécanismes avancés de gouvernance, de versioning de données/modèles (MLflow, Feast/feature stores) et de tracking des métriques d'apprentissage.
Assurer la surveillance continue des modèles en production (détection de data drift, concept drift, suivi des temps de latence et d'inférence).
Collaborer étroitement avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes d'infrastructure Cloud pour optimiser les performances et les coûts (FinOps).
Candidate profile
Compétences techniques indispensables :
Solide expérience pratique en tant que MLOps Engineer ou Data / Cloud Engineer orienté MLOps.
Maîtrise approfondie de l'écosystème Microsoft Azure (Azure ML, Azure Data Factory, Azure Kubernetes Service - AKS, Blob Storage, Key Vault).
Maîtrise du cycle de vie ML et d'outils de tracking/registry (MLflow, Kubeflow, ou équivalents).
Excellente maîtrise de la conteneurisation et de l'orchestration : Docker, Kubernetes.
Pratique confirmée de l'Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform ou Bicep.
Maîtrise avancée de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel (tests unitaires, linting, packaging).
Expérience solide en automatisation CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions ou GitLab CI).
Profil et compétences relationnelles :
Aisance à évoluer dans un environnement multiculturel et anglophone (anglais professionnel courant obligatoire, le français ou le néerlandais est un atout).
Esprit d'initiative, rigueur méthodologique et capacité à travailler dans un contexte Agile/Scrum en forte évolution.
Modalités de candidature
Vous souhaitez intervenir sur des cas d'usage IA à fort impact dans une équipe hautement performante avec des passionnés d’IA au cœur d’une capitale européenne ?
Cette mission est faite pour vous.
Les entretiens débutent dès demain pour cette mission urgente.
Merci d’envoyer votre CV si vous pensez qu’il s’agit de votre prochain projet.
Working environment
Contexte de la mission
Intégré(e) au sein d'une équipe Data Science & Engineering pluridisciplinaire et multiculturelle, vous ferez le pont entre la recherche/prototypage et les opérations de production. Votre objectif principal sera de concevoir, déployer et maintenir des pipelines MLOps robustes sur le cloud Azure, tout en garantissant des standardsélevés de scalabilité, d'observabilité et de sécurité.
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