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Consultant LLMOps / Model Serving - Freelance (H/F)

Collective.workMédiasPubliée il y a 3 semaines

600 €/j

Lieu
Paris · Télétravail non précisé
Durée
3 ans
Démarrage
29 octobre 2026
Expérience
Senior (6-10 ans)
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 25 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 590 €/jour (moitié centrale : 550 à 650 €/jour).
  • 148 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 370 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 : Tests de charge (30 missions), MLOps (106 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.

Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés

La mission

Taux journalier (TJM): -600

CONTEXTE

Dans le cadre du développement d'un socle agentique destiné à industrialiser l'usage de modèles d'IA en production, une équipe recherche un consultant expérimenté en LLMOps / MLOps et Model Serving.

La mission consiste à mettre en place et faire évoluer les mécanismes permettant d'exposer les modèles aux agents IA dans un environnement de production maîtrisé, avec de fortes exigences en matière de performance, observabilité, sécurité, traçabilité et optimisation des coûts.

Le consultant intégrera une équipe dédiée au socle agentique, en interaction étroite avec les équipes de développement d'agents, les profils Data/IA, les équipes SRE et les équipes d'exploitation.

MISSIONS

* Mise en place et évolution des services d'exposition et d'inférence des modèles. * Conception des interfaces permettant aux agents IA d'accéder aux modèles. * Gestion du versioning, du routage, des endpoints et des paramètres de génération. * Définition et optimisation des quotas, timeouts et stratégies de fallback entre différents modèles. * Contribution aux choix d'hébergement et de dimensionnement : GPU, Kubernetes, services managés ou déploiement interne. * Mesure et optimisation de la latence, du débit, des taux d'erreur, de la consommation GPU et des coûts d'utilisation. * Mise en place de mécanismes d'observabilité, de monitoring, de dashboards et d'alerting dédiés aux services modèles. * Optimisation des paramètres d'inférence, de la mise en cache et, lorsque pertinent, des stratégies de batch. * Mise en place des traces nécessaires au suivi de la qualité et aux arbitrages économiques. * Traçabilité des versions de modèles utilisées par les agents. * Contribution aux mécanismes de validation avant exposition d'un modèle à un cas d'usage. * Définition et documentation des standards et procédures LLMOps, notamment en matière de changement, validation et rollback. * Contribution à l'industrialisation et à l'automatisation des pratiques d'exploitation. * Collaboration avec les équipes Data/IA, SRE, développement d'agents, architecture, sécurité et opérations. * Participation aux instances de suivi et de pilotage ainsi qu'à la mise à jour des indicateurs d'avancement. * Participation ponctuelle à des bascules de versions ou à des tests de charge nécessitant une disponibilité en horaires adaptés.

LIVRABLES ATTENDUS

* Service d'exposition des modèles aux agents, versionné et documenté. * Dashboards de suivi de la latence, des erreurs, de la consommation GPU et des coûts. * Système d'alerting associé aux services modèles. * Procédures de validation, changement et rollback. * Documentation des standards et pratiques LLMOps à destination des équipes d'exploitation. * Traces permettant les analyses de qualité et les arbitrages économiques. * Mécanismes de traçabilité des versions de modèles utilisées par les agents. * Tableaux de suivi et indicateurs de pilotage. * Documentation technique et transfert de connaissances auprès des équipes.

ENVIRONNEMENT TECHNIQUE

* LLMOps / MLOps * Model Serving * APIs d'inférence * Kubernetes * GPU * Python et écosystème IA * Registry et versioning de modèles * Gouvernance des modèles * Observabilité, monitoring et alerting * Dashboards * Déploiement applicatif * Dimensionnement et optimisation des ressources * Gestion des quotas et des coûts * Sécurité des services IA * Automatisation et pratiques d'exploitation * Environnements de production critiques

INFORMATIONS GÉNÉRALES

* Expérience requise : Plus de 7 ans * Démarrage : ASAP * Interventions ponctuelles : possibilité d'horaires adaptés lors des bascules de versions ou des tests de charge

1. Expérience significative en LLMOps ou MLOps dans des environnements de production 2. Très bonne maîtrise du Model Serving et des APIs d'inférence 3. Expérience concrète de la gestion et de l'optimisation de ressources GPU 4. Maîtrise de Kubernetes et du déploiement de

Entreprise : Collective.work

Lieu de travail : 75 - Paris

Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié

Expérience : Débutant accepté

Rémunération : 600 € par jour

Code ROME : E1403 Consultant / Consultante média

Dernière mise à jour chez France Travail : 08/10/2026

Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).

Compétences attendues

Indispensables

  • MLOps
  • Kubernetes
  • Tests de charge
  • Documentation
  • Python

Appréciées

  • SRE

L'entreprise

Collective.work

Entreprise identifiée via France Travail.

Vendin-le-VieilÉducation

Origine de l'offre

Offre agrégée depuis France Travail

Cette annonce a été reprise depuis la page publique de sa source. Elle est normalisée, dédupliquée et republiée avec attribution de la source ; l'annonce d'origine fait foi et la candidature se dépose sur le site source.

Source : France Travail — offre publiée le 08/10/2026, reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi. Le contenu de l'offre est repris dans son intégralité ; l'annonce d'origine fait foi.

Voir l'annonce sur France Travail

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