Mission freelance INGENIEUR IA

Missions : 
Vous intégrez au sein de l'équipe Service Infrastructure Open Natif et Data du Service Mise en marché des plateformes, et plus précisément dans le pôle Data. Vous serez en charge de la mise à disposition, de la maintenance et de l'évolution d'un ensemble de services liés aux offres autour de l'IA générative et du machine learning du client (LLMaaS, GPUaaS, Dataiku, etc.)

À ce titre, les actions attendues sont les suivantes :

• Assurer le suivi et l'exploitation des plateformes IA pour nos utilisateurs internes.

• Accompagner la consommation des offres IA au sein du cluster, incluant l’accompagnement pour l'exposition de modèles LLM, la gestion des ressources GPU via Run:AI, et le déploiement de solutions RAG.

• Accompagner les équipes internes du cluster BPCR sur l'utilisation de ces plateformes, en assurant un support technique et méthodologique adapté à leurs besoins.

• Créer et mettre à disposition des services automatisés via Python et GitLab-CI pour faciliter l'adoption et l'utilisation des solutions IA.

Les qualités pour mener à bien ces missions :

• Techniques :

  • Bonnes connaissances en data science avec une compréhension des cycles de vie des modèles (entraînement, évaluation, déploiement, monitoring).

  • Bonnes connaissances de Python pour le scripting, l'orchestration d'API REST et l'intégration de modèles.

  • Bonne connaissance des concepts liés à Kubernetes (pods, services, namespaces, déploiements, etc.) et compréhension de son rôle dans l'hébergement et la mise à disposition de charges de travail IA.

  • Compréhension des concepts d'IA générative (fine-tuning, transfer Learning, etc.), des architectures LLM et des patterns RAG.

  • Connaissance des notions liées au GPU (allocation, mémoire, optimisation) et des frameworks de serving de modèles (vLLM, TGI ou équivalent).

  • Bonnes connaissances de l'environnement Linux et des pratiques DevOps/MLOps.

  • Familiarité avec des solutions de recherche vectorielle.

• Comportementale : 

  • Sens du service client

  • Autonomie.

  • Rigueur.

  • Force de proposition.

  • Vulgarisation.

  • Esprit curieux et veille technologique active sur les évolutions de l'IA.