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Chef de projet Intégration DEVOPS & ML Engineer Cloud - Freelance (H/F)

PARIS, 75
il y a 9 jours
Profession libérale

Taux journalier (TJM): 530

CONTEXTE

Poste : Chef de projet Intégration, DEVOPS & ML Engineer Cloud. Au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Computer Vision, Gen

AI/LLM) sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure et GCP). Le prestataire interviendra à l'interface entre équipes Métier / Data Science et Infrastructure / Exploitation, en binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste, pour assurer continuité de service et évolution de deux volets ML en production.

MISSIONS

*

Volet 1 - Cas d'usage ML sur AWS (Data Science appliquée & Serverless) :

Traitement de données opérationnelles à grande échelle, EDA sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel, traitements serverless et génération documentaire.

Environnement technique : Amazon Sage

Maker (training, inférence, pipelines, model registry), Amazon Bedrock (Gen

AI, RAG, Guardrails), Lambda, S3, Glue, Kinesis / Firehose, Athena, Comprehend / Textract, boto3 ; socles data ELK et Big

Query ; Ia

C Terraform.

*

Volet 2 - Cas d'usage MLOps sur Azure (Industrialisation de modèles) :

Industrialisation end-to-end (jeux de données versionnés, pipelines d'entraînement, gate d'évaluation, registre de modèles, déploiement blue/green, monitoring de drift), déploiement multi-sites et optimisation (architecture multi-sites, modèles RL / SAC).

Environnement technique : Azure Machine Learning (endpoints online/batch, pipelines, model registry, MLflow, data assets, blue/green, drift), Microsoft Fabric / One

Lake, Azure Dev

Ops, Azure AI (Azure Open

AI, AI Search, Cognitive Services), AKS, Ia

C Terraform / Bicep.

*

Objectifs : architectures cloud hybrides IA, pipelines CI/CD ML, modules Terraform documentés, conteneurisation, support N3 IA/Data, audits Fin

Ops IA, sécurité et conformité des données.

*

Démarrage : ASAP

OUTILS & ENVIRONNEMENT

  • Cloud & IA multi-cloud : AWS (Lambda, S3, Glue, Sage

Maker, Bedrock), Azure (Azure ML, Azure Open

AI, AI Search, Cognitive Services), GCP (notions)
  • Data & Observabilité : ELK, Big

Query, Azure Monitor, Datadog, Cloud

Watch
  • Infrastructure as Code & Conteneurs : Terraform (confirmé/avancé), ARM / Bicep (notions), Docker, Kubernetes (AKS / EKS)
  • CI/CD & Dev

Ops : Git, Azure Repos, Azure Dev

Ops, Git

Lab CI
  • Sécurité & Réseau : Private Endpoints, RBAC, KMS
  • Autres outils : Microsoft Fabric, MLflow, Amazon Bedrock, Amazon Sage

Maker, Azure Dev

Ops

CONDITIONS DE TRAVAIL

  • Démarrage : ASAP
  • Environnement multi-cloud (AWS, Azure, GCP)
  • Collaboration en binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps
  • Poste au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI

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1. Data Science appliquée (Avancé) : Python avancé, EDA, géomatching / rapprochement spatio-temporel, feature engineering, évaluation robuste, notions RL / SAC

2. MLOps & déploiement (Avancé) : CI/CD ML, gate d'évaluation, versioning data/modèles, model registry, stratégies inférence real-time/batch, blue/green, monitoring de drift, maîtrise Azure Machine Learning et Microsoft Fabric / One

Lake

3. Cloud IA multi-cloud (Avancé AWS & Azure) : services AWS (Lambda, S3, Glue, Sage

Maker, Bedrock) ET Azure (Azure ML, Azure Open

AI, AI Search, Cognitive Services)

4. Ia

C, conteneurs & CI/CD (Confirmé à Avancé) : Terraform confirmé/avancé, notions ARM / Bicep ou Cloud

Formation ; Docker, Kubernetes (AKS / EKS) ; Git / Azure Repos, Azure Dev

Ops et/ou Git

Lab CI

5. Data, réseau & observabilité (Confirmé) : ELK, Big

Query, Azure Monitor/Datadog/Cloud

Watch, réseau cloud, sécurité

Entreprise
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