Chef de projet Intégration DEVOPS & ML Engineer Cloud
NaxoTechSaaS B2BPubliée il y a 5 jours
450 €/j
- Lieu
- Paris · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 27 octobre 2026
- Expérience
- Séniorité non précisée
- 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.
- Le TJM de cette mission se situe dans la médiane des 158 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 430 €/jour (moitié centrale : 400 à 500 €/jour).
- 324 missions ingénieur devops sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 1130 pour ce métier en France.
- 2 % des missions ingénieur devops de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : SageMaker (5 missions), MLOps (107 missions), Machine Learning (124 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Séniorité non précisée par l'annonce · Comment ces repères sont calculés
La mission
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, GenAI/LLM) sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure et GCP). Pour accompagner les projets, il est recherché un Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer expérimenté intervenant à l'interface entre les équipes Métier / Data Science et les équipes Infrastructure / Exploitation. Le prestataire formera un binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste afin d'assurer la continuité de service et de faire évoluer deux volets de cas d'usage ML en production. Volet 1 : Cas d'usage ML sur AWS : traitement de données opérationnelles à grande échelle, EDA sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel, services serverless et génération documentaire ; environnement technique : Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Lambda, S3, Glue, Kinesis/Firehose, Athena, Comprehend/Textract, boto3 ; socles data ELK et BigQuery ; IaC Terraform. Volet 2 : Cas d'usage MLOps sur Azure : industrialisation de modèles de bout en bout (versionning, pipelines d'entraînement, gate d'évaluation, registry, blue/green, monitoring de drift), déploiement multi-sites et optimisation incluant des modèles d'optimisation par renforcement (RL / SAC) ; environnement technique : Azure Machine Learning, Microsoft Fabric / OneLake, Azure DevOps, Azure AI, AKS, IaC Terraform / Bicep. Objectifs : concevoir et maintenir des architectures cloud hybrides AWS / Azure pour charges IA ; développer et fiabiliser pipelines CI/CD ML ; intégrer services cognitifs managés ; développer modules Terraform réutilisables ; accompagner la modernisation vers conteneurs et serverless ; assurer support N3 IA/Data et montée en compétence du Run ; auditer et optimiser les coûts Cloud IA, garantir sécurité et conformité des données. Livrables attendus : dossiers d'architecture de référence, modules Terraform versionnés, pipelines MLOps automatisés, audits FinOps IA, documentation d'exploitation et fiches de transfert vers le Run. Démarrage : ASAP. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- Machine Learning
- LLM
- AWS
- Azure
- SageMaker
Appréciées
- Computer Vision
- GCP
- Amazon Bedrock
- ELK
- BigQuery
- Terraform
- Microsoft Fabric
- Azure DevOps