MLOps (H/F)
Cherry PickAssurancePubliée il y a 6 jours
~ 630 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Île-de-France · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 21 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 au-dessus de la médiane des 57 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue, dont la médiane est de 525 €/jour (moitié centrale : 220 à 525 €/jour).
- 31 missions ingénieur ia sont ouvertes à Île-de-France en ce moment, sur 107 pour ce métier en France.
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : MLOps (25 missions), DevSecOps (27 missions), GCP (63 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil confirmé (3-6 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
En quelques mots
Cherry Pick est à la recherche d'un Dev/Ingénieur IA (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'assurance.
Description
🎯 Contexte de mission
Dans le cadre du chantier IA4IT, la mission consiste à concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l’exploitation à grande échelle de solutions d’IA générative et agentique.
Au sein d’une équipe pluridisciplinaire dédiée à l’IA, le consultant contribuera à la construction et à l’industrialisation d’une plateforme robuste, sécurisée, scalable et exploitable dans un contexte d’entreprise exigeant.
🛠️ Missions principales et rôle
🏗️ Architecture & infrastructure IA
Concevoir l’architecture technique des solutions IA.
Déployer et configurer les environnements cloud et les composants d’infrastructure.
Définir les architectures permettant l’exploitation industrielle des cas d’usage IA.
Garantir la robustesse, la scalabilité, la maintenabilité et la réversibilité de la plateforme.
☁️ Cloud & plateformes
Concevoir et déployer les infrastructures cloud.
Intervenir sur des environnements Azure, AWS et/ou GCP.
Mettre en œuvre et administrer des environnements Kubernetes et/ou OpenShift.
Industrialiser les environnements et automatiser leur déploiement.
⚙️ DevOps / DevSecOps
Concevoir et industrialiser les chaînes CI/CD.
Mettre en œuvre les pratiques Infrastructure as Code.
Compétences attendues
Indispensables
- MLOps
- Azure
- AWS
- GCP
- Kubernetes
- DevSecOps
- CI/CD
- LLM