Le poste Développeur MLOps expérimenté
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Organisation et contexte
Dans une grande entreprise de télécommunications, la Direction des Systèmes d'Information est en charge des projets liés à la donnée, à l'innovation et à l'intelligence artificielle, avec une culture de transformation des usages et des processus.
En 2025, plusieurs étapes ont été réalisées dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment la mise en place d'un processus pour identifier des cas d’usage IA, ainsi que des expérimentations consolidées sur une plateforme commune basée sur une infrastructure cloud grand public. À la clé, quelques produits IA ont été déployés en production et accessibles à tous.
Pour 2026, l'objectif est d'élargir le portefeuille de produits IA et de faciliter leur intégration dans les processus métier, tout en augmentant la capacité de production grâce à une veille technologique continue et à l'innovation dans le domaine de l'IA.
Objectif de la prestation
Nous recherchons une prestation avec un profil de spécialiste en développement MLOps expérimenté, capable de travailler sur une infrastructure hybride combinant des solutions on-premises et cloud (GCP).
Les objectifs spécifiques de cette mission sont :
- 1. Accélérer le développement de projets IA :
- Développer et déployer des solutions basées sur l’IA générative et agentique
- Mettre en œuvre des modélisations en Deep Learning et Machine Learning
- 2. Contribuer à l'industrialisation des solutions IA :
- Mettre en pratique les principes DevOps et MLOps pour assurer la qualité, la scalabilité et la facilité de maintenance des modèles et applications IA
- Optimiser l’utilisation des capacités des plateformes cloud et de la gestion des charges de travail IA, en garantissant performances et rentabilité
- 3. Développer des fonctionnalités pour un portail d’IA interne :
- Créer des outils ou fonctionnalités pour améliorer notre portail interne dédié à l’IA
Profil recherché
DSI recherche un profil Développeur MLOps expérimenté (freelance uniquement), capable de :
- développer des solutions IA (GenAI / agents)
- industrialiser les modèles et applications IA (DevOps/MLOps)
- intervenir sur une architecture hybride (on-prem + GCP)
- maîtriser Kubernetes et les déploiements sur cloud
- contribuer à l’évolution d’un portail interne IA (ImpAct)
- Télétravail : 2 jours / semaine
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