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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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CDI
Freelance

Offre d'emploi
Devops IA - Cloud &MLops

VISIAN
Publiée le
AI
AWS Cloud
CI/CD

3 ans
45k-70k €
500-700 €
Montpellier, Occitanie
Contexte et environnement Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités d'un grand groupe bancaire. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d’expertise Data & IA, avec pour mission de concevoir des offres IA à l'échelle dans des environnements Cloud public ou privé. Périmètre d'intervention Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. Missions principales Mise en œuvre opérationnelle et technique des produits IA : Apporter une expertise technique et participer à la conception des architectures IA Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme agentique dans un environnement on premise ou cloud Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance Documenter les offres et services et assurer leur mise en production Démontrer la valeur des offres d'IA générative auprès des entités/clients internes Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services Participer aux daily meetings animés par le Product Owner Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par le Product Owner Assurer le lead technique sur un produit au sein de la squad Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle Participer aux astreintes techniques du pôle Compétences métiers requises Expérience en déploiement et manipulation du workload data Maîtrise des stacks IA sur AWS, GCP et/ou on-premise, avec expérience en déploiement de processus MLOps et LLMOps Maîtrise des fondamentaux de conteneurisation et des pratiques CI/CD Expérience dans le développement de projets AI/ML, d'exploitation et d'optimisation de produits IA Connaissance approfondie des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de conformité Environnement technique Cloud et Infrastructure : AWS (EKS, Sagemaker, Bedrock), GCP (GKE, Vertex AI), stack on premise, Kubernetes, Openshift, Docker Développement et Automatisation : Terraform, Python, SQL, Ansible, Jenkins, GitLab CI, Kestra Data et IA : Artifactory (Jfrog), orchestration de workload IA (Dataiku ou MLflow), bases de données vectorielles (Opensearch, RDS, Elastic Search, PG Vector, MongoDB Atlas) Observabilité : Dynatrace, CloudWatch, Prometheus, Grafana, X-Ray (appréciées) Compétences comportementales Excellent relationnel Agilité Esprit d'équipe Force de proposition Rigueur et sens de l’organisation

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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