MLOps Engineer
Focus Cloud GroupSaaS B2BPubliée aujourd'hui
~ 450 – 600 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Bruxelles, Belgique · Hybride
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 17 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.
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Databricks (2 missions), GitOps (2 missions), MLOps (91 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
MLOps Engineer – Azure / Cloud & IA – Freelance / 6 mois de contrat initial / Bruxelles
Pour le compte d'un client final qui accompagne quotidiennement des millions de particuliers et de professionnels dans toute l’Europe, nous recherchons un(e) des MLOps Engineers Séniors sur environnement Microsoft Azure, afin d'industrialiser et fiabiliser le cycle de vie des modèles d'IA à grande échelle.
Informations clés de la mission
Type de contrat : Prestation freelance
Localisation : Bruxelles (Belgique)
Rythme : Temps plein
Démarrage : Dès que possible / à convenir
Durée : Longue visibilité (contrats renouvelables)
Télétravail : Politique hybride flexible (quelques jours sur site à Bruxelles / remote)
Environnement : Contexte multiculturel, dynamique et en forte croissance
Vos principales responsabilités
Concevoir, automatiser et orchestrer les pipelines de bout en bout pour l'entraînement, le packaging, le déploiement et le monitoring des modèles d'apprentissage automatique (ML/DL).
Industrialiser les plateformes de Machine Learning sur Azure (Azure Machine Learning, AKS, Databricks).
Mettre en œuvre et maintenir les chaînes de CI/CD adaptées aux spécificités de la Data et du ML (GitOps, Azure DevOps / GitHub Actions).
Mettre en place des mécanismes avancés de gouvernance, de versioning de données/modèles (MLflow, Feast/feature stores) et de tracking des métriques d'apprentissage.
Assurer la surveillance continue des modèles en production (détection de data drift, concept drift, suivi des temps de latence et d'inférence).
Collaborer étroitement avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes d'infrastructure Cloud pour optimiser les performances et les coûts (FinOps).
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- Azure
- Databricks
- CI/CD
- GitOps
- MLflow
- FinOps


