Mission freelance MLOps & DataOps & Azure & LLM ( Python ET PyTorch ET Pandas ET Kubernetes ET Terraform ET Ansible)

PROFIL

• Diplôme en informatique, data science, intelligence artificielle ou domaine connexe.

• Expérience significative (3 à 5 ans minimum) en MLOps, DataOps ou ingénierie logicielle.

• Maîtrise des langages de programmation Python, Bash, et/ou autres langages pertinents.

• Solide connaissance des outils et plateformes MLOps : Kubernetes, Docker, MLflow, Kubeflow, Airflow, Terraform, Ansible, Langchain, LangGraph, LangSmith, Google ADK

• Expérience avec les services cloud (Azure) et leurs solutions MLOps (Azure ML, Azure Foundry).

• Compréhension des concepts de machine learning, des algorithmes et du cycle de vie des modèles ML.

• Compétences en automatisation CI/CD pour les workflows ML

• Bonnes capacités de communication et aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire.

Compétences minimales :

• Langages : Python (pandas, scikit-learn, PyTorch, LangChain), SQL.

• Modèles & Frameworks : LLMs (OpenAI, Mistral, LLaMA, Claude), Machine Learning & Deep Learning, NLP.

• Cloud & MLOps : Azure ML, MLflow, CI/CD, GitHub Actions, Azure DevOps.

• Data & Stockage : Azure Data Lake, SQL Server, Cosmos DB.

• Environnements de développement : Visual Studio Code, Jupyter, Git.

• Bonnes pratiques : gestion de versions, reproductibilité, data quality, monitoring des modèles.

Vos principales missions seront de :

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines MLOps pour le déploiement continu et l’intégration des modèles ML.

• Collaborer étroitement avec les data scientists, les développeurs data/software et les équipes DevOps pour comprendre les besoins et optimiser les processus de déploiement.

• Automatiser la création et la gestion des environnements, la configuration et le déploiement via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Helm, etc.).

• Gérer la création et l’évolution des environnements cloud et les plateformes de conteneurs (Kubernetes, Docker).

• Mettre en place des systèmes de monitoring, d’alerte et de gestion des performances des modèles (Langsmith, Grafana, MLflow, Kubeflow).

• Assurer la maintenance, la mise à jour et la scalabilité des modèles en production, en anticipant les dérives de modèles (model drift).

• Participer à la gestion des versions des modèles, au suivi des expériences et à la validation des pipelines.

• Documenter les processus, partager les bonnes pratiques et contribuer à l’amélioration continue des workflows MLOps.

• Participer à la résolution des incidents et assurer la disponibilité des services ML.

Par ailleurs, vous aurez également en charge :

• Leadership :

◦ Mentoring technique des développeurs présents sur nos projets

◦ Leader technique sur la stack technologique front ou back en fonction de votre profil

◦ Obtient du feedback auprès des lead developer dans l’optique de challenger son travail

• Design de solutions :

◦ Définis & rédige les prérequis techniques

◦ Concevoir les normes et standards de développements à l’usage des équipes de Data Science et d’ingénierie logiciel

◦ Participe à la réalisation d’architectures distribuées et scalables