Mission freelance Expert Machine Learning Ops( Expert MLOps)

Re,

Une autre recherche (Machine Learning Ops)

 – Expert MLOps  (IA / ML / LLM) | Industrialisation & Production IA

🎯 Contexte & enjeux
Vous jouerez un rôle clé dans la définition et la mise en œuvre des bonnes pratiques MLOps (CI/CD, monitoring, sécurité, reproductibilité).

🛠️ Responsabilités principales

·        Conception, mise en place et maintien de pipelines MLOps (CI/CD, versioning des modèles et datasets)

·        Conteneurisation et déploiement des services IA (Docker, Kubernetes)

·        Mise en œuvre d’outils de tracking et registre de modèles (MLflow, Comet ML ou équivalent)

·        Industrialisation d’architectures LLM / NLP et RAG (Retrieval-Augmented Generation)

·        Intégration et orchestration de frameworks LLM (LangChain, LangSmith, Semantic Kernel)

·        Déploiement de solutions IA sur Cloud Provider (AWS, Azure ou GCP)

·        Mise en place de boucles de feedback continu (monitoring de la dérive, retraining automatique, human-in-the-loop)

·        Garantie de la sécurité, qualité et reproductibilité des modèles en production

🧠 Compétences requises

·        Minimum 3 ans d’expérience en industrialisation IA/ML/DL en production

·        Excellente maîtrise de Python et des librairies clés (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow)

·        Solides compétences SQL

·        Expertise CI/CD (GitLab CI ou équivalent)

·        Maîtrise de la conteneurisation (Docker)

·        Expérience confirmée avec MLflow ou outils équivalents

·        Connaissance approfondie des LLM et des architectures RAG

·        Expérience de déploiement IA sur le Cloud

➕ Compétences appréciées

·        Déploiement IA sur Kubernetes (Kubeflow, Argo)

·        Tests de performance, benchmarking et montée en charge

·        Optimisation avancée de modèles (Quantization, Distillation, Pruning, Fine-tuning / PEFT – LoRA)

·        Expérience en Computer Vision ou Small Language Models (SLM)

·        Métriques avancées d’évaluation LLM (AI as a Judge, hallucination rate, grounding score)

📍 Modalités

·        Présence sur site requise à hauteur de 50 % minimum

·        Astreintes possibles les week-ends et jours fériés

📩 Intéressé(e) ou recommandation ?

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·        Conteneurisation et déploiement des services IA (Docker, Kubernetes)

·        Mise en œuvre d’outils de tracking et registre de modèles (MLflow, Comet ML ou équivalent)

·        Industrialisation d’architectures LLM / NLP et RAG (Retrieval-Augmented Generation)

·        Intégration et orchestration de frameworks LLM (LangChain, LangSmith, Semantic Kernel)

·        Déploiement de solutions IA sur Cloud Provider (AWS, Azure ou GCP)

·        Mise en place de boucles de feedback continu (monitoring de la dérive, retraining automatique, human-in-the-loop)

·        Garantie de la sécurité, qualité et reproductibilité des modèles en production

🧠 Compétences requises

·        Minimum 3 ans d’expérience en industrialisation IA/ML/DL en production

·        Excellente maîtrise de Python et des librairies clés (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow)

·        Solides compétences SQL

·        Expertise CI/CD (GitLab CI ou équivalent)

·        Maîtrise de la conteneurisation (Docker)

·        Expérience confirmée avec MLflow ou outils équivalents

·        Connaissance approfondie des LLM et des architectures RAG

·        Expérience de déploiement IA sur le Cloud

➕ Compétences appréciées

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·        Tests de performance, benchmarking et montée en charge

·        Optimisation avancée de modèles (Quantization, Distillation, Pruning, Fine-tuning / PEFT – LoRA)

·        Expérience en Computer Vision ou Small Language Models (SLM)

·        Métriques avancées d’évaluation LLM (AI as a Judge, hallucination rate, grounding score)

📍 Modalités

·        Présence sur site requise à hauteur de 50 % minimum

·        Astreintes possibles les week-ends et jours fériés

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