Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance MLOps

Descriptif de mission Contexte Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes.

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle, notre client dans le domaine bancaire, souhaite renforcer ses équipes avec un Expert IA capable d'intervenir de bout en bout sur les projets IA, depuis l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production des solutions. Vous participerez à la structuration d'un programme IA ambitieux, en collaboration étroite avec les équipes métiers, Data et IT. Votre rôle sera d'identifier les opportunités à forte valeur ajoutée, de concevoir les architectures adaptées et de développer des solutions robustes, industrialisées et pérennes. Vos missions Analyse & cadrage des cas d'usage IA Vous accompagnez les métiers dans la définition de leur stratégie IA : Animer des ateliers avec les équipes métier afin d'identifier les opportunités d'utilisation de l'IA Analyser les besoins fonctionnels et les traduire en solutions techniques Évaluer la faisabilité, les risques et la valeur métier des cas d'usage Prioriser les initiatives IA selon leur impact Formaliser les cahiers des charges fonctionnels et techniques Élaborer les feuilles de route IA Conception & développement des solutions IA Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir les architectures techniques adaptées Préparer, nettoyer et valoriser les données Développer des modèles de Machine Learning, Deep Learning ou IA Générative Entraîner, évaluer et optimiser les modèles Construire les pipelines de traitement des données Déployer les modèles en production Mettre en place les dispositifs de monitoring et de supervision Garantir la qualité, la robustesse et la performance des solutions Industrialisation & MLOps Vous contribuez à l'industrialisation des projets IA : Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps Automatiser les cycles d'entraînement et de déploiement Assurer le versioning des modèles et des données Participer à l'amélioration continue des plateformes IA Conseil & accompagnement Vous apportez votre expertise sur les sujets IA : Conseiller les équipes sur les architectures et technologies les plus adaptées Participer à la définition de la stratégie IA Assurer une veille technologique permanente Accompagner la montée en compétences des équipes internes Transférer les connaissances afin de garantir la pérennité des solutions Environnement technique Intelligence Artificielle Machine Learning Deep Learning IA Générative NLP Vision par ordinateur Systèmes de recommandation Classification, régression, clustering Frameworks & bibliothèques TensorFlow PyTorch Scikit-learn Keras Hugging Face LangChain Cloud & MLOps AWS SageMaker Azure Machine Learning Google AI Platform MLflow Kubeflow DVC Data Engineering Collecte et préparation des données Pipelines de données Industrialisation des traitements Déploiement et monitoring des modèles