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Ce qu’il faut savoir sur MLflow
MLflow est une plateforme open source qui simplifie la gestion du cycle de vie du machine learning, du suivi des expériences à la mise en production des modèles. MLflow permet aux développeurs et data scientists de documenter, reproduire et déployer efficacement leurs projets ML avec traçabilité complète.
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.
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.
Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
Nous recherchons un Ingénieur IA pour intervenir sur l'intégration, l'optimisation et le déploiement opérationnel des systèmes IA au sein du système d'information. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et optimiser des prompts avancés pour les usages d'IA générative. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de contextualisation des modèles (Context Engineering). Concevoir et déployer des chaînes d'ingestion documentaire, de vectorisation et de recherche sémantique. Intégrer les modèles IA au sein des applications métiers via API, SDK ou frameworks spécialisés. Développer et maintenir des pipelines IA dans des environnements Kubernetes on-premise. Mettre en œuvre les pratiques MLOps et LLMOps pour industrialiser les solutions IA. Déployer, superviser et optimiser les moteurs d'inférence. Concevoir les dispositifs de monitoring, d'observabilité et de supervision des plateformes IA. Mettre en place des mécanismes d'évaluation automatisée des modèles (factualité, robustesse, détection des hallucinations). Optimiser les performances des traitements IA (CPU, GPU, quantization, caching). Assurer la conformité des solutions vis-à-vis des exigences de sécurité, du RGPD et de l'AI Act. Participer au traitement des incidents, à l'amélioration continue et au maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA.
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.
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.
Votre mission Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client. À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production. Principales responsabilités Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative Concevoir et maintenir les pipelines MLOps Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production Gérer le versioning des modèles et des données Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA
Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.
Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire, en tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche / recommandations (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes
Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.
Pour un grand acteur des services financiers, nous recherchons un(e) Tech Lead Agentic AI / AI Architect pour piloter une transformation AI-First stratégique au sein d'un environnement Securities Services / Fund Administration. 🎯 Objectif : définir l'architecture cible et orchestrer de bout en bout la transformation Agentic AI, de la conception des agents LLM jusqu'à leur industrialisation, leur sécurisation et leur déploiement à grande échelle. 🚀 Vos missions✔️ Définir l'architecture de référence des solutions Agentic AI : LLM, RAG, tool calling, memory stores et Vector DB ✔️ Concevoir des architectures microservices & event-driven avec FastAPI, gRPC, Kafka et Elasticsearch ✔️ Construire des frameworks agentiques avec LangChain, CrewAI ou des orchestrateurs custom ✔️ Définir la roadmap AI / Cloud et piloter les releases technologiques de bout en bout ✔️ Industrialiser les modèles via CI/CD & MLOps : GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, Docker, Kubernetes/Helm, MLflow ✔️ Mettre en place l'observabilité des agents : latence, consommation de tokens, hallucinations et model drift ✔️ Définir les stratégies de tests et de Responsible AI : prompt injection, biais, data leakage, explainability ✔️ Optimiser les performances des workflows LLM et des infrastructures Kafka / Elasticsearch ✔️ Piloter techniquement 3 à 5 squads pluridisciplinaires et accompagner les ingénieurs ✔️ Assurer l'alignement entre Architecture, Product, Risk, Security et partenaires IA externes
Dans le cadre du développement d'une plateforme d'IA générative souveraine et sécurisée, nous recherchons un DevOps IA Mistral pour intervenir sur le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation d'une plateforme Mistral AI On-Premise. Vous participerez à la conception de l'architecture, à l'automatisation des déploiements et à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Vous assurerez également le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité des plateformes IA. Intégré à une équipe Agile dédiée aux produits Data & IA, vous prendrez en charge des éléments du backlog, participerez à la construction de la roadmap et assurerez un rôle de lead technique sur le produit. La mission comprend également la documentation, les mises en production, la réalisation de démonstrations ainsi que la participation aux astreintes techniques. Compétences techniquesIA / GenAIMistral AI Plateformes agentiques OpenClaw Hermes LLMOps Workloads IA / Data Dataiku MLflow Infrastructure / ConteneurisationKubernetes OpenShift Docker Infrastructure On-Premise DevOps / AutomatisationTerraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Artifactory (JFrog) CI/CD Développement / DataPython SQL Bases de données / Vector DBOpenSearch Elasticsearch PGVector MongoDB Atlas RDS Sécurité / RéseauVault Nginx Kong Sécurité des données Compliance / Gouvernance ObservabilitéDynatrace CloudWatch Prometheus Grafana X-Ray GPU – appréciésCUDA MIG Slurm
AI engineer Senior (H/F) — CDI — Luxembourg Banque/assurance Pour un poste en cdi sur Luxembourg, nous recherchons de AI engineer senior dans le secteur de la banque et de l'assurance Vous rejoignez une équipe chargée de faire passer l'intelligence artificielle du prototype à l'usage réel, à l'échelle du Groupe. Le poste est résolument tourné vers le build et la mise en production : LLM, copilotes, agents et automatisations qui répondent à des besoins métier identifiés. Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Ce que vous ferez au quotidien Vous construisez des solutions d'IA générative de bout en bout — architectures RAG, agents, assistants conversationnels, chaînes d'automatisation — et vous les amenez jusqu'en production. Le code est votre terrain principal : vous développez en Python des services et applications pensés pour tenir la charge, être maintenus et évoluer. Vous branchez les modèles sur l'existant via API, connecteurs, bases de données et applications métiers, et vous concevez, exposez et documentez les API Data/IA que d'autres équipes viendront consommer. Côté cycle de vie, vous vous appuyez sur un registre de modèles (MLflow ou outil équivalent) pour garder la traçabilité, gérer les versions et suivre le comportement des solutions déployées. Vous mettez en place ce qu'il faut de supervision et d'instrumentation pour détecter les écarts, optimiser et itérer. Vous avancez avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes plateforme sur l'industrialisation. Et vous travaillez directement avec les métiers pour cadrer des cas d'usage réalistes, mesurables et alignés sur les priorités du Groupe. L'environnement étant régulé, la sécurité, la gouvernance des données et les obligations issues de l'AI Act structurent votre manière de concevoir dès le départ. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.