Architecte Plateforme IA – Cloud, MLOps & RAG (F/H)
CELADMédiasPubliée il y a 2 jours
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- La Défense · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 18 novembre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- 3 missions ingénieur ia sont ouvertes à La Défense en ce moment, sur 383 pour ce métier en France.
- 7 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : SRE (89 missions), MLOps (112 missions), Machine Learning (136 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Envie de concevoir les architectures IA de demain ? CELAD vous attend ! 🚀
Vous aimez concevoir des architectures complexes, industrialiser des plateformes IA et faire le lien entre les équipes Data, Machine Learning, Software et Infrastructure ?
Nous recherchons un(e) Architecte Plateforme IA pour intervenir chez un acteur du secteur de l’édition juridique et de la Legaltech, à La Défense.
Vous contribuerez à la conception et à l’industrialisation d’une plateforme d’intelligence artificielle exploitant des fonds documentaires volumineux pour proposer des services avancés aux professionnels du droit.
🎯 Votre rôle
Vous définirez l’architecture technique de la plateforme IA et accompagnerez sa mise à l’échelle, de l’infrastructure cloud jusqu’au déploiement des modèles et des services d’inférence.
À l’interface entre les équipes ML, développement et DevOps/SRE, vous veillerez à la performance, à la disponibilité, à la maîtrise des coûts et à la sécurité de l’ensemble.
🚀 Vos principales missions
Architecture de plateforme : concevoir des architectures cloud robustes, évolutives et sécurisées pour héberger des services IA en production.
Industrialisation IA : définir les chaînes MLOps, automatiser les pipelines de déploiement et structurer le cycle de vie des modèles.
Architectures RAG avancées : accompagner la mise en œuvre d’approches RAG avancées, Graph RAG et agentiques.
Infrastructure as Code : industrialiser le provisionnement et la configuration des environnements avec Terraform et Ansible.
Orchestration et déploiement : concevoir les architectures conteneurisées et orchestrées avec Docker et Kubernetes.
Performance et coûts : optimiser les ressources CPU/GPU, l’inférence, la consommation de tokens et la montée en charge.
Qualité des réponses IA : contribuer à l’amélioration du retrieval, du reranking, de la traçabilité des sources et à la réduction des hallucinations.
Observabilité et fiabilité : définir les mécanismes de supervision, de monitoring et de gestion des incidents.
Sécurité et conformité : intégrer les exigences liées à la confidentialité des données juridiques, au RGPD, à l’AI Act et à la souveraineté des traitements.
Leadership transverse : aligner les choix d’architecture entre les équipes ML, Software, Data et Infrastructure, et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre.
🛠️ Environnement technique
Cloud : AWS, Azure et/ou GCP.
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- RAG
- Machine Learning
- SRE
- Terraform
- Ansible
- Docker
- Kubernetes
Appréciées
- RGPD
- AI Act
- AWS
- Azure
- GCP
- Python

