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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 freelanceIngénieur ITOps/MLOps

BEEZEN
Publiée le
Ansible
Argo CD
Docker

12 mois
400-500 €
Montreuil, Île-de-France
Mission Au sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps/MLOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension IA/MLOPS consiste à industrialiser le déploiement et l'exploitation en production des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, agents conversationnels, IA générative, solutions agentiques, …) du point de vue de l'infrastructure et des opérations. Attention : Je ne recherche pas de Data Scientists ou d'ingénieur IA, mais un ITOPS (IT Operations) possédant de l'expérience dans le déploiement/industrialisation de solutions d'IA Responsabilités principales • Participer à la conception des solutions en intégrant les exigences de production, sécurité, supervision et résilience, • Promouvoir la réutilisation de services existants, anticiper les contraintes de conformité, de sécurité et d'architecture • Assurer la mise à disposition et l'exploitation des environnements techniques (Production et Hors Production), • Définir et mettre en œuvre les dispositifs de monitoring, supervision et observabilité. • Garantir l'exploitabilité des plateformes (performances, sauvegardes, restauration, capacité, sécurité). • Participer à la gestion des incidents majeurs, problèmes et plans d'amélioration continue. • Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des opérations. • Maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. Compétences clés - Techniques • OS (RHEL, Windows), Docker, Kubernetes / OpenShift • Automatisation & IaC Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform, ArgoCD, Digitalai • Scripting: Python, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Supervision / Scheduling : Control‑M • Cloud: IBM Cloud • Connaissances avancées côté infra/archi/middleware : IA Générative, agentique, entrainement des modèles … - Métier & Soft skills • Capacité à traduire les exigences de production, de sécurité et d'infrastructure en actions concrètes pour les équipes projet. • Sens du service et de la documentation, aptitude à travailler en mode projet et à rendre compte de l'avancement et des risques • Esprit d'initiative et capacité à proposer des améliorations continues. • Excellente communication et aptitude à collaborer avec des profils variés (développeurs, data scientists, PO, responsables sécurité). • Rigueur, autonomie et sens de l'organisation. • Aptitude à gérer les priorités et à travailler sous pression lors d'incidents de production. Profil recherché • Expérience en ITOps/MLOps ou exploitation en production. • Expériences sur le déploiement (infra/middleware) de solutions IA (attention nous ne cherchons pas de Data Scientists mais un ITOPS) • Solide maitrise des compétences techniques recherchés • Maîtrise opérationnelle appréciée sur ces outils ou équivalent : Domino AI (entrainement des modèles et collaboration pour Data Scientist), RASA (IA Agentique), AI Factory CPU/GPU, LLMaaS … • Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien
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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.

Au service des talents IT

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Ses contenus et son jobboard IT sont mis à disposition 100% gratuitement pour les indépendants et les salariés du secteur.

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