MLflow enables efficient machine learning lifecycle management by streamlining experiment tracking, model packaging, and deployment processes. This MLflow framework reduces development complexity while improving reproducibility and collaboration across data science teams.
Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.
Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.
Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
Dans le cadre du déploiement d'une solution d'intelligence artificielle, un Administrateur Système confirmé / Ingénieur OpenShift-Kubernetes est recherché pour accompagner l'intégration et l'industrialisation de la solution au sein d'un environnement d'entreprise complexe. Le consultant interviendra à l'interface entre l'éditeur de la solution IA et les équipes internes Infrastructure, Sécurité, Architecture et Exploitation. La mission comporte une forte dimension de cadrage technique, conseil, coordination et transfert de compétences. Responsabilités : Accompagner l'intégration technique de la solution avec l'éditeur ; Analyser les prérequis infrastructure et contribuer au cadrage de la solution ; Déployer et configurer les composants containerisés sur OpenShift / Kubernetes ; Participer à la conception et à la mise en œuvre de l'architecture technique ; Coordonner les travaux avec les équipes Infrastructure, Sécurité et Exploitation ; Mettre en œuvre les exigences de sécurité et de conformité ; Identifier les risques techniques et contribuer à leur traitement ; Participer à l'industrialisation de la solution ; Mettre en place ou contribuer aux pipelines CI/CD ; Packager et automatiser le déploiement de la solution ; Garantir les mécanismes de disponibilité, redondance et exploitabilité ; Participer à la supervision et au maintien en conditions opérationnelles ; Accompagner les phases de tests et de mise en production ; Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Livrables attendus : Dossier d'Architecture Technique (DAT) ; Dossier d'Exploitation (DEX) ; Documentation d'installation et de déploiement ; Documentation des procédures d'exploitation ; Documentation CI/CD et industrialisation ; Guides techniques et procédures de troubleshooting ; Supports de transfert de compétences.
Votre mission Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client. À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production. Principales responsabilités Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative Concevoir et maintenir les pipelines MLOps Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production Gérer le versioning des modèles et des données Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA
Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.
Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.
Contexte Renforcement des équipes DSI pour industrialiser et gouverner la plateforme IA Groupe. Mission Finaliser le déploiement et la cohérence de la plateforme IA (LiteLLM, Azure AI Foundry, Langfuse, MLflow, n8n). • Concevoir et maintenir l'architecture cible de la plateforme IA. • Définir et mettre en oeuvre les principes de gouvernance IA (architecture, sécurité, conformité, éthique). • Participer aux comités de Design Authority et produire des avis d'architecture IA. • Accompagner les Business Units dans la qualification, la conception et l'évaluation des projets IA. • Définir des patterns d'architecture IA (agents, RAG, orchestration, APIs). Livrables attendus • Dossiers d'architecture (HLD / LLD). • Avis Design Authority. • Standards et patterns IA. • Contributions à la gouvernance IA Groupe
Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire, en tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche / recommandations (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes
Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.
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).
Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions : Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes. Stack technique : Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Développement Python SQL Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC) CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA
