Ingénieur MLOps IA - Freelance (H/F)
Collective.workSaaS B2BPubliée il y a 1 semaine
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Paris · Télétravail non précisé
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 13 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.
- 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 : PyTorch (17 missions), MLflow (19 missions), Deep Learning (20 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
CONTEXTE
Domaine : traitement d'images satellites.
Le déploiement des modèles d'IA constitue un nouveau chantier. Les temps d'inférence deviennent de plus en plus importants et nécessitent un diagnostic approfondi pour identifier et prioriser les optimisations.
Le profiling actuel doit être amélioré afin de mieux comprendre les limites des modèles et de l'infrastructure, de challenger les pistes envisagées et de concentrer les efforts sur les actions les plus pertinentes.
MISSIONS
* Diagnostiquer les performances des modèles et réduire les temps d'inférence sur GPU. * Réaliser le profiling du code de deep learning, de l'infrastructure et du code compilé. * Analyser les traces mémoire et comprendre les comportements d'exécution sur CPU, GPU et dans des environnements multi-GPU. * Utiliser PyTorch Profiler pour identifier les goulots d'étranglement. * Évaluer, challenger et prioriser les pistes d'optimisation. * Améliorer l'export des modèles et leur optimisation pour l'inférence, notamment avec ONNX et TensorRT. * Contribuer à la gestion et à l'utilisation efficace des ressources GPU. * Accompagner les clients internes sur la chaîne allant de l'entraînement au déploiement des modèles. * Assurer la traçabilité des expérimentations avec MLflow. * Vulgariser les diagnostics et les recommandations auprès des équipes concernées.
COMPÉTENCES RECHERCHÉES
* Expérience en ingénierie IA / MLOps et en développement logiciel. * Maîtrise de PyTorch et du profiling de modèles de deep learning. * Bonne compréhension de l'exécution et de la gestion mémoire sur GPU. * Expérience des environnements CPU, GPU et multi-GPU. * Connaissance d'ONNX, de TensorRT et de MLflow. * Capacité à poser un diagnostic, à hiérarchiser les actions et à expliquer les résultats.
CONDITIONS DE TRAVAIL
* Mission de 6 mois. * Profil recherché : MLOps Engineer confirmé ou Software Engineer ayant travaillé sur des problématiques de Deep Learning et d'optimisation de workload IA/inférence sur GPU.
1. Expérience en ingénierie IA / MLOps et en développement logiciel 2. Maîtrise de PyTorch et du profiling de modèles de deep learning 3. Bonne compréhension de l'exécution et de la gestion mémoire sur GPU 4. Expérience des environnements CPU, GPU et multi-GPU 5. Connaissance d'ONNX, de TensorRT et de MLflow 6. Capacité à poser un diagnostic, à hiérarchiser les actions et à expliquer les résultats
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : 2 An(s)
Rémunération : - /
Code ROME : K1740 Expert / Experte en opérations spatiales militaires
Dernière mise à jour chez France Travail : 23/10/2026
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
- PyTorch
- MLflow
- Deep Learning