Ness Technologies

Mission freelance DevOps IA

Île-de-France

Ness Technologies

Le poste

Freelance
Dès que possible
6 mois
5 à 10 ans d’expérience
Télétravail partiel
Île-de-France, France
Publiée le 27/04/2026

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Au sein d’une équipe en charge des plateformes data et IA, vous intervenez sur la mise à disposition, l’exploitation et l’évolution de services liés à l’IA générative et au machine learning.
Vous contribuez à l’industrialisation et à l’adoption des solutions IA auprès des utilisateurs internes, dans une logique DevOps / MLOps.

Exploitation & Run
  • Assurer le suivi et l’exploitation des plateformes IA

  • Garantir la disponibilité, la performance et la stabilité des services

  • Assurer le support technique auprès des utilisateurs internes

Accompagnement & Adoption
  • Accompagner les équipes dans l’usage des offres IA (LLM, GPU, RAG…)

  • Faciliter l’exposition et l’utilisation de modèles IA

  • Apporter un support méthodologique et technique adapté aux besoins métiers

  • Vulgariser les concepts IA auprès des utilisateurs

Industrialisation & Automatisation
  • Développer des services automatisés (Python, CI/CD)

  • Mettre en place des pipelines et outils facilitant l’usage des plateformes IA

  • Participer à l’amélioration continue des pratiques DevOps / MLOps

Environnement IA & Data
  • Contribuer à la mise en œuvre de solutions autour :

    • LLM (Large Language Models)

    • RAG (Retrieval-Augmented Generation)

    • Gestion des ressources GPU

  • Participer à l’intégration et au déploiement de modèles IA

Environnement technique
  • Langages & outils : Python, GitLab CI/CD, API REST

  • Conteneurisation & orchestration : Kubernetes

  • IA / ML : LLM, RAG, fine-tuning, transfer learning

  • Serving modèles : vLLM, TGI (ou équivalent)

  • GPU : allocation, optimisation, gestion des ressources

  • Data : plateformes de data science (ex : Dataiku)

  • Systèmes : Linux

  • Recherche vectorielle : bases vectorielles (type FAISS, Pinecone, etc.)

Profil recherché

Compétences techniques
  • Bonne compréhension du cycle de vie des modèles ML :

    • entraînement, évaluation, déploiement, monitoring

  • Maîtrise de Python (scripting, automatisation, intégration API)

  • Connaissances solides en Kubernetes et architecture cloud-native

  • Compréhension des architectures LLM et des patterns RAG

  • Connaissance des enjeux liés aux GPU et au serving de modèles

  • Bon niveau en environnement Linux

  • Culture DevOps / MLOps

Compétences comportementales
  • Sens du service et orientation utilisateur

  • Autonomie et rigueur

  • Esprit d’analyse et capacité de vulgarisation

  • Force de proposition

  • Curiosité et veille technologique active (IA / ML)

  • Formation supérieure en informatique / data

  • Expérience en DevOps, Data ou MLOps

  • Intérêt marqué pour les sujets IA générative

  • Capacité à évoluer dans un environnement technique et innovant

Environnement de travail

Serait un plus
  • Expérience avec des outils d’orchestration GPU (ex : Run:AI)

  • Maîtrise d’une plateforme de data science collaborative (ex : Dataiku)

  • Connaissance d’un SI complexe / grand groupe

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