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Contexte de la mission Le déploiement des modèles d'IA constitue un nouveau chantier. Les temps d'inférence deviennent de plus en plus importants et nécessitent un diagnostic approfondi pour identifier et prioriser les optimisations. Le profiling actuel doit être amélioré afin de mieux comprendre les limites des modèles et de l'infrastructure, de challenger les pistes envisagées et de concentrer les efforts sur les actions les plus pertinentes. Objectifs et activités Diagnostiquer les performances des modèles et réduire les temps d'inférence sur GPU. Réaliser le profiling du code de deep learning, de l'infrastructure et du code compilé. Analyser les traces mémoire et comprendre les comportements d'exécution sur CPU, GPU et dans des environnements multi-GPU. Utiliser PyTorch Profiler pour identifier les goulots d'étranglement. Évaluer, challenger et prioriser les pistes d'optimisation. Améliorer l'export des modèles et leur optimisation pour l'inférence, notamment avec ONNX et TensorRT. Contribuer à la gestion et à l'utilisation efficace des ressources GPU. Accompagner les clients internes sur la chaîne allant de l'entraînement au déploiement des modèles. Assurer la traçabilité des expérimentations avec MLflow. Vulgariser les diagnostics et les recommandations auprès des équipes concernées.

Notre client, un grand groupe bancaire international et un acteur majeur des services financiers en Europe, a fait de l'intelligence artificielle un levier central de sa transformation. Plusieurs cas d'usage sont déjà en production auprès des collaborateurs, et l'enjeu porte désormais sur l'accélération et l'industrialisation des développements. Au sein de la direction IT Innovation, l'équipe IA renforce ses capacités avec un profil technique senior. Tu interviendras sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data et IA : développement et mise en production de modèles de Machine Learning, exposition via des API et des microservices, mise en place de pratiques MLOps, tests et documentation. Il s'agit d'un rôle de réalisation, pas de développement d'agents IA. L'IA générative est ici avant tout un outil de production : tu utiliseras Claude Code et GitHub Copilot de manière avancée sur tout le cycle de développement pour livrer plus vite, sans compromis sur la qualité.

Contexte de la mission Nous recherchons un ingénieur expérimenté pour concevoir, déployer et maintenir des infrastructures de Machine Learning et de Large Language Models (LLM) dans des environnements hybrides, combinant infrastructures sur site (On-Premise) et Cloud. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les Data Scientists et les développeurs Backend afin de mettre en œuvre des solutions de Machine Learning fiables, sécurisées, évolutives et adaptées à la production. Responsabilités principales Concevoir, développer et maintenir des infrastructures MLOps/LLMOps dédiées aux LLM. Déployer, tester, superviser et administrer des modèles de Machine Learning dans des environnements conteneurisés. Gérer l'ensemble du cycle de vie des LLM : préparation des données, fine-tuning, évaluation, déploiement et monitoring. Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD et des solutions d'orchestration des workflows ML. Mettre en place des outils de versioning des données et des modèles. Automatiser la détection des anomalies et le suivi des performances. Optimiser les coûts et les performances des pipelines de Machine Learning. Garantir la fiabilité et la sécurité des infrastructures ML en environnement hybride. Create CI/CD pipelines, orchestration solutions, and data versioning tools for ML workflows. Implement automated anomaly detection, performance tracking, and cost-optimisation for ML pipelines.

Missions principales1. Industrialisation et automatisation du déploiementIndustrialiser le déploiement de plateformes d'IA générative On-Premise dans un environnement sécurisé et hautement disponible, en utilisant des outils comme Terraform, Ansible, Jenkins et GitLab CI. Automatiser les processus de déploiement (CI/CD) pour une intégration continue et reproductible des modèles et services. Optimiser les workloads data et IA pour une performance maximale, en collaboration avec les équipes DevOps et Sécurité. 2. Conception et architecture de la plateformeContribuer à la conception de l'architecture technique de la plateforme, en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance. Définir les bonnes pratiques pour le déploiement de solutions d'IA générative et leur intégration dans l'écosystème existant. Garantir la résilience de la plateforme via des solutions de haute disponibilité (Kubernetes, OpenShift, Docker). 3. Mise en place de services managésDévelopper et intégrer des services managés pour les utilisateurs finaux, en respectant les exigences de sécurité et de conformité. Documenter les offres et services pour faciliter leur adoption par les équipes techniques et métiers. Assurer la mise en production des solutions, en collaboration avec les équipes d'exploitation. 4. Maintenance et exploitation en conditions opérationnellesMaintenir en condition opérationnelle (MCO) les plateformes IA déployées, en garantissant leur disponibilité, performance et sécurité. Surveiller les plateformes via des outils d'observabilité (Dynatrace, Prometheus, Grafana, CloudWatch, X-Ray). Gérer les incidents et participer aux astreintes techniques. 5. Collaboration et leadership techniqueAssurer le lead technique sur un produit au sein d'une équipe Agile, en collaboration avec le Responsable Technique. Participer aux rituels Agile (daily meetings, sprint reviews, rétrospectives) et contribuer à la construction de la roadmap technique. Prendre en charge les éléments du backlog et prioriser les tâches techniques. Animer des présentations et démonstrations pour promouvoir les offres et services auprès des parties prenantes internes.

Contexte : Pour un grand groupe du secteur des médias, nous recherchons un développeur IA / LLMOps pour renforcer une équipe IA transverse. Vous intervenez sur des cas d'usage IA générative, NLP et speech-to-text appliqués aux offres d'information, de la conception jusqu'à la mise en production. Vos missions : Concevoir des architectures LLM et mettre en place des solutions RAG (embeddings, bases vectorielles) Développer et exposer des API métiers : speech-to-text, classification de contenus, génération de titres SEO, contextualisation Industrialiser les modèles : Docker, Kubernetes, pipelines CI/CD GitLab Piloter la qualité des LLM avec MLflow : suivi d'expérimentations, évaluation (LLM-as-judge, golden datasets), drift de prompts Participer aux tests de performance et au monitoring des services en production Expliquer les sujets IA à des interlocuteurs non techniques

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

Au sein de la direction Produit et Technologies, vous rejoindrez une équipe transversale dédiée à l'intelligence artificielle et contribuerez au développement de solutions pour les offres d'information. Votre mission couvrira notamment l'IA générative, les architectures de grands modèles de langage, les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), le traitement automatique du langage et la transcription audio. Vous développerez et exposerez des services métiers par API, notamment pour la transcription, la classification d'articles et de commentaires, la création de titres optimisés pour le référencement et la contextualisation. Vous concevrez des architectures LLM et des solutions RAG reposant sur des modèles d'embeddings et des bases vectorielles. Vous assurerez aussi le déploiement en production avec Docker, Kubernetes et des pipelines d'intégration et de déploiement continus. Enfin, vous suivrez et évaluerez la qualité des modèles avec MLflow, notamment au moyen de jeux de données de référence, d'évaluations automatisées et du suivi de l'évolution des prompts.

Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.

CEIntégration au département I.D.E.A. (Innovation Lab, Development, Expertise and Accelerators), qui comprend un laboratoire d'innovation dédié aux sujets de R&D et des pôles d'expertise technologique : développement web et mobile, CMS (SharePoint / WordPress), Low-code / No-code (Power Platform), architecture et cloud privé. Rattachement à l'équipe Architecture et Cloud privé, en charge de l'accompagnement des projets autour des applications conteneurisées sur les volets architecture, conception et CI/CD, pour les différents métiers du Groupe et au bénéfice des collaborateurs internes comme des clients. L'Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d'IA générative et agentique du Groupe. Il ou elle accompagne leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, oriente les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes), garantit la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts, et diffuse les bonnes pratiques au sein des équipes. À ce titre, les principales missions sont les suivantes : • Architecture des solutions IA : concevoir les architectures cibles des cas d'usage d'IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) ; définir les patterns de référence et les briques réutilisables. • Veille et communauté : assurer une veille technologique constante sur l'écosystème IA ; être force de proposition sur les solutions du marché ; contribuer à l'animation de la communauté IA agentique du Groupe. • Plateforme IA : contribuer à la conception et à l'évolution de la plateforme IA du Groupe (serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d'agents) sur OpenShift et sur le cloud public de confiance. • Sécurité, conformité et gouvernance : intégrer les exigences de sécurité (prompt injection, fuite de données, gestion des habilitations des agents), les exigences réglementaires (AI Act, DORA, RGPD) et les principes d'IA responsable ; participer aux comités de validation sécurité. • Qualité et performance : définir les stratégies d'évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence) ; mettre en place l'observabilité LLMOps et le suivi FinOps de la consommation des modèles. • Rédaction et collaboration : rédiger les dossiers d'architecture et les spécifications techniques ; travailler en étroite collaboration avec les équipes IT et métiers ; participer aux revues d'architecture. • Industrialisation : piloter techniquement le passage des POC et pilotes à la production, en lien avec les équipes infrastructure, sécurité et production ; garantir la stabilité, le run et l'évolution des solutions déployées. En particulier, le poste contribue à la mise en œuvre du plan IA agentique du Groupe et facilite l'intégration de l'IA dans la chaîne de développement. À ce titre, les missions comprennent : • Concevoir et prototyper des agents et des workflows agentiques, et participer à la définition de l'architecture modulaire de la plateforme IA. • Mettre en place l'exposition des outils et des données du SI aux agents via le protocole MCP (Model Context Protocol) et les API du Groupe, de manière sécurisée et gouvernée. • Industrialiser le déploiement des modèles et des agents selon une approche GitOps (ArgoCD, OpenShift GitOps) et automatiser les pipelines LLMOps (évaluation, versioning des prompts, monitoring). • Assurer le rôle de référent IA de l'équipe ; encadrer et accompagner les développeurs dans l'adoption de l'IA et des assistants de code. • Prendre en charge le support et l'accompagnement des projets.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Développeur IA / LLMOps : IA générative, NLP et Speech-to-text Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence MDE/LLM/5577 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation Une direction produit et technologie recherche une prestation de développement IA / LLMOps pour collaborer avec l'équipe IA transverse sur les développements IA, IA générative, NLP et Speech-to-text. Activités principales attendues Développer des solutions d'IA et d'IA générative et les déployer en production Concevoir des architectures LLM, mettre en place des RAG, des modèles d'embeddings et des bases vectorielles Suivre les expérimentations, évaluer les modèles (LLM-as-judge, golden datasets) et gérer le drift de prompts via MLflow Développer et exposer des routes API métiers : Speech-to-text, classification de contenus et de commentaires, titraille SEO, contextualisation Collaborer avec l'équipe IA transverse

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

Dans le cadre du déploiement d'une solution d'intelligence artificielle, un Administrateur Système confirmé / Ingénieur OpenShift-Kubernetes est recherché pour accompagner l'intégration et l'industrialisation de la solution au sein d'un environnement d'entreprise complexe. Le consultant interviendra à l'interface entre l'éditeur de la solution IA et les équipes internes Infrastructure, Sécurité, Architecture et Exploitation. La mission comporte une forte dimension de cadrage technique, conseil, coordination et transfert de compétences. Responsabilités : Accompagner l'intégration technique de la solution avec l'éditeur ; Analyser les prérequis infrastructure et contribuer au cadrage de la solution ; Déployer et configurer les composants containerisés sur OpenShift / Kubernetes ; Participer à la conception et à la mise en œuvre de l'architecture technique ; Coordonner les travaux avec les équipes Infrastructure, Sécurité et Exploitation ; Mettre en œuvre les exigences de sécurité et de conformité ; Identifier les risques techniques et contribuer à leur traitement ; Participer à l'industrialisation de la solution ; Mettre en place ou contribuer aux pipelines CI/CD ; Packager et automatiser le déploiement de la solution ; Garantir les mécanismes de disponibilité, redondance et exploitabilité ; Participer à la supervision et au maintien en conditions opérationnelles ; Accompagner les phases de tests et de mise en production ; Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Livrables attendus : Dossier d'Architecture Technique (DAT) ; Dossier d'Exploitation (DEX) ; Documentation d'installation et de déploiement ; Documentation des procédures d'exploitation ; Documentation CI/CD et industrialisation ; Guides techniques et procédures de troubleshooting ; Supports de transfert de compétences.

Senior MLOps Engineer AWS / GCP 480 e par jour 3 ans minimum sur un rôle similaire, AWS/GCP, Terraform, Kubernetes, GPU et MLflow. Industrialisation des infrastructures et des modèles ML. Avoir une expérience significative dans des grands comptes, rigoureux Bonnes expériences en data AWS/GCP, Terraform, Kubernetes, GPU et MLflow Bonne capacité d'adaptation excellente expression orale et ecrite. Mission en région Parisienne , avec des deplacements en provinces une fois par semaine exceptionnellement '480 e par jour

Octopus Group recherche un Ingénieur IA / MLOps pour accompagner l'équipe IA transverse d'un grand acteur des médias sur des produits d'information. Vous développerez et industrialiserez des services d'IA, d'IA générative, de NLP et de transcription audio. Vos missions : • Concevoir des architectures LLM, des chaînes RAG, des embeddings et des bases vectorielles. • Développer et exposer des API métiers : speech-to-text, classification de contenus, titraille SEO et contextualisation. • Mettre en production les services IA avec Docker, Kubernetes et GitLab CI/CD. • Suivre les expérimentations et évaluer les réponses via MLflow, LLM-as-judge et jeux de référence. • Surveiller les dérives des prompts et améliorer la fiabilité. • Collaborer avec les équipes techniques et vulgariser les solutions auprès des utilisateurs métiers.

Plusieurs postes à pourvoir : plusieurs profils identiques sont recherchés pour cette mission. Contexte Un grand groupe media recherche un prestataire en développement IA / LLMOps pour renforcer son équipe IA transverse dédiée aux offres d'information. La mission porte sur des développements en intelligence artificielle générative, traitement du langage naturel (NLP) et reconnaissance vocale (Speech-to-text), dans un environnement technique exigeant alliant industrialisation et innovation. Missions - Contribuer au développement et à la mise en production de modèles IA/ML/DL dans le cadre de projets liés aux offres d'information - Concevoir et implémenter des architectures LLM, mettre en place des pipelines RAG, intégrer des modèles d'embeddings et des bases vectorielles - Développer et exposer des routes API métiers : Speech-to-text, classification d'articles et de commentaires, titraille SEO, contextualisation - Assurer la containerisation et le déploiement des solutions via Docker, Kubernetes et les pipelines CI/CD sous GitLab - Mettre en œuvre les pratiques MLOps : suivi d'expérimentations avec MLflow, évaluation via LLM-as-judge et golden datasets, gestion du drift de prompts - Participer à la conception d'agents IA et au déploiement de modèles de langage de petite taille (SLM) - Contribuer au monitoring et à l'observabilité des systèmes via Prometheus et Grafana - Collaborer avec des profils non-techniques (journalistes, éditeurs) en vulgarisant les solutions développées - Participer aux rituels agiles de l'équipe et contribuer à la culture d'amélioration continue Environnement de travail Démarrage prévu début à mi-novembre 2026 (date prévisionnelle de la lettre : 16/11/2026), pour une durée pouvant aller jusqu'à 4 ans (3 mois reconductibles). Présence sur site requise au moins 50 % du temps, soit 2 à 3 jours par semaine, en fonction des besoins de la prestation. Des astreintes ou interventions exceptionnelles le soir, le week-end et les jours fériés sont à prévoir. La mission se déroule dans le 15e arrondissement de Paris, à proximité du métro Balard ou du RER C. Pour candidater, merci d'envoyer un message à r e s s o u r c e s (at) a x a n d e . f r en y indiquant/joignant : - CV ou profil à jour au format docx de préférence - Date de disponibilité et sous quelles conditions (préavis à donner ? déjà disponible ?) - Tarif journalier demandé pour la mission - Préciser si vous pouvez intervenir sur site client comme demandé ci-dessus - Votre experience en mise en production de solutions LLM et en MLOps (MLflow, evaluation, drift de prompts) dans un contexte media ou editorial sera un element determinant.