Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)
Freelance.comSaaS B2BPubliée il y a 4 jours
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Montrouge · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 4 octobre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 ans)
- Langues
- Français, Anglais
- 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.
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : MLOps (84 missions), Machine Learning (151 missions), IAM (215 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la mission
Au sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production.
Les applications concernées couvrent notamment :
Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Agents conversationnels
Systèmes multi-agents
Solutions basées sur des LLM managés
Modèles de Machine Learning industrialisés
Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise.
Le poste présente une double dimension :
Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production
Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA
Missions principales1. Exploitation et support de production
Assurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production.
Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution.
Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement).
Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem.
Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade).
Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés.
Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs.
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- LLM
- Machine Learning
- AWS
- CI/CD
- IAM
- Kubernetes
- Docker
Appréciées
- GitLab CI
- GitHub Actions
- Terraform
- Vault
- Prometheus
- Grafana