Ingénieur Logiciel IA / MLOps - Militaire H/F
VIVERISSecteur publicPubliée il y a 1 semaine
210 €/j
- Lieu
- Massy · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 23 septembre 2026
- Expérience
- Confirmé (3-6 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 en dessous de la médiane des 83 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 500 €/jour (moitié centrale : 220 à 525 €/jour).
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Deep Learning (12 missions), MLOps (43 missions), Machine Learning (86 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Contexte de la mission :
Dans le cadre du développement de solutions logicielles intégrant des composants d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur Logiciel IA / MLOps H/F pour le compte d'un client central du secteur militaire.
Vous rejoindrez une équipe en charge de l'industrialisation du cycle de vie de modèles IA, notamment dans des cas d'usage liés au traitement d'images. Vous interviendrez principalement sur l'intégration, le déploiement, la supervision et le maintien en conditions opérationnelles de modèles existants dans des environnements logiciels contraints.
Responsabilités :
- Intégrer des modèles de Machine Learning et Deep Learning dans les environnements logiciels cibles ; - Packager, versionner et déployer les modèles ainsi que leurs dépendances ; - Mettre en place et améliorer les chaînes d'intégration et de déploiement continus ; - Développer les composants nécessaires à l'exposition des modèles : API, services d'inférence, outils d'administration et scripts d'automatisation ; - Superviser les performances techniques et fonctionnelles des modèles déployés ; - Comparer les résultats obtenus aux jeux de référence et aux performances historiques ; - Identifier et analyser les éventuelles dégradations : dérive des données, évolution des entrées, perte de précision, latence ou contraintes de ressources ; - Optimiser le portage et l'exécution des modèles sur les environnements cibles, notamment sur GPU ; - Participer aux activités de qualification, de tests unitaires, d'intégration et de non régression ; - Rédiger la documentation technique et capitaliser les bonnes pratiques d'industrialisation IA ; - Assurer une veille technologique sur les outils de déploiement, de supervision et de monitoring des modèles IA.
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- Machine Learning
- Deep Learning


