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Ce qu’il faut savoir sur Machine Learning

Machine Learning (ou apprentissage automatique) est une discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de s’améliorer sans intervention humaine directe. Le Machine Learning utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour détecter des motifs, effectuer des prédictions ou proposer des recommandations. Il peut fonctionner de différentes manières : avec apprentissage supervisé, où le modèle est entraîné sur des données étiquetées pour prédire des résultats spécifiques, avec apprentissage non supervisé, où il explore des données non étiquetées pour identifier des structures ou des regroupements, ou encore avec apprentissage par renforcement, où le système apprend par essais et erreurs pour maximiser une récompense. Cette technologie est utilisée dans de nombreux secteurs, comme la reconnaissance d’images, les assistants virtuels, les systèmes de recommandation ou l’automatisation industrielle, et elle joue un rôle clé dans l’exploitation des données et l’innovation technologique.

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Freelance

Mission freelance
[FBO] Architecte technique Data - Montpellier - 1575

ISUPPLIER
Publiée le

6 mois
500-545 €
Montpellier, Occitanie
Description: CONTEXTE ET ENJEUX Assurer la continuité architecturale (en binôme avec l’architecte Data Leading) et technique du projet Modernisation Analytics (mise en œuvre d’un Lakehouse en mode hybride Cloud Public et Cloud Privé), en accompagnant les équipes techniques dans la conception, l’implémentation, la documentation et l’alignement avec les exigences transverses (réseau, sécurité, stockage, etc.). MISSIONS PRINCIPALES Au sein de l'équipe Data Architecture, les activités suivantes : Conception et architecture : Analyser les besoins métier et concevoir des architectures data adaptées aux enjeux du groupe financier Définir et maintenir les référentiels d'architecture data (relationnelle et NoSQL) sur environnements hybrides multicloud Concevoir et implémenter des patterns de traitement de données (batch, streaming, event-driven) sur infrastructures hétérogènes Appliquer les principes de réversibilité dans la conception des solutions Challenger les propositions techniques tant sur les aspects infrastructure que sur la modélisation et les use cases métier Plateforme hybride et migration : Concevoir des architectures hybrides intégrant OnPrem (OpenStack, VMware, Baremetal) et Cloud (GCP priorité, AWS) Architecturer la plateforme data sur services établis et solutions containerisées Kubernetes Anticiper et planifier les migrations futures vers OpenShift avec une vision long terme Gérer l'intégration avec le catalogue de bases de données existantes (Vertica, Teradata, Oracle, PostgreSQL…) Collaboration et leadership technique : Travailler en étroite coordination avec l'Architecte Data Leading pour définir la vision et les objectifs architecturaux Contribuer activement à la stratégie d'architecture data du groupe Innovation et Intelligence Artificielle : Accompagner les équipes dans l'intégration de solutions ML/IA et d'IA Générative Évaluer et challenger les propositions techniques des équipes métier Orienter le choix des technologies selon les use cases et le catalogue disponible Documentation et communication : Rédiger des documents d'architecture technique (DAT) et spécifications Créer des diagrammes d'architecture clairs et précis Animer des réunions techniques et présenter les solutions aux parties prenantes Définir et communiquer les standards et bonnes pratiques architecturales Assurer la formation et le mentoring des équipes techniques Formation et expérience : Formation Bac+5 (École d'ingénieur ou Master universitaire) en informatique/data Minimum 10 ans d'expérience en architecture data dans un environnement financier ou similaire Expérience pratique confirmée dans la construction de pipelines, manipulation de données, optimisation de bases de données et conception d'use cases métier Compétences techniques indispensables : Expertise en modélisation de données (relationnelle et NoSQL) et challenger des modèles existants Maîtrise de SQL avancé et Python pour l'analyse et l’automatisation Connaissance approfondie des environnements hybrides : OnPrem (OpenStack, VMware, Baremetal) et multicloud (GCP priorité, AWS) Expertise GCP pour la construction de plateformes data avec services natifs Maîtrise des technologies containerisées (Kubernetes, migration OpenShift) Maîtrise de l'Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) et pratiques CI/CD Expertise des patterns de traitement de données : batch, streaming, event-driven Connaissance solide des concepts ML/IA et IA Générative Maîtrise de l'implémentation de workloads analytiques et opérationnels Expérience avec le catalogue de bases de données enterprise et open source Expérience avec des orchestrateurs Data (KESTRA, AirFlow) Compétences comportementales : Capacité à challenger les propositions techniques en s'appuyant sur son expérience et la compréhension du contexte Vision long terme et capacité d'anticipation des évolutions technologiques Aptitude à concevoir avec les principes de réversibilité Collaboration efficace et capacité de travail en binôme avec l'Architecte Data Leading Communication (réunions, documentation technique, diagrammes) Maîtrise d'outils de réalisation de diagrammes (Draw.io, Excalidraw, Lucidchart) Adaptabilité aux contraintes et vision interne de l’entreprise Langue : Anglais opérationnel (documentation technique, échanges internationaux) CONDITIONS Localisation : Montpellier (priorisée), Paris Déplacements : Occasionnels selon les besoins projets

Les métiers et les missions en freelance pour Machine Learning

Data scientist

Le/La Data Scientist utilise Machine Learning pour développer des modèles prédictifs basés sur des données complexes.

Data analyst

Le/La Data Analyst utilise Machine Learning pour automatiser l'exploration des données et identifier des tendances clés.

Développeur·euse IA/Machine Learning

Le/ La développeur·euse IA/Machine Learning est spécialisé dans la création de modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel ou la prédiction de données.

Ingénieur·e R&D

L'ingénieur·e R&D conçoit et développe des solutions innovantes en s'appuyant sur les techniques de Machine Learning pour améliorer les produits ou les processus d'une organisation.

Développeur·euse data (décisionnel / BI / Big Data / Data engineer)

Le/ La développeur·euse data (décisionnel / BI / Big Data / Data engineer) implémente des modèles de Machine Learning dans des pipelines de données pour extraire des informations utiles et optimiser les processus décisionnels.

1 résultats

Contrats

Freelance CDI CDD Alternance Stage

Lieu
1

Montpellier, Occitanie
0 Km 200 Km

Télétravail

Télétravail partiel Télétravail 100% Présentiel

Taux Journalier Moyen min.

150 € 1300 € et +

Salaire brut annuel min.

20k € 250k €

Durée

0 mois 48 mois

Expérience

≤ 2 ans d’expérience 3 à 5 ans d’expérience 6 à 10 ans d’expérience > 10 ans d’expérience

Publication

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