Chef de projet Intégration DEVOPS & ML Engineer Cloud - Freelance (H/F)
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Description
Taux journalier (TJM): 530CONTEXTEPoste : Chef de projet Intégration, DEVOPS & ML Engineer Cloud. Au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Computer Vision, GenAI/LLM) sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure et GCP). Le prestataire interviendra à l'interface entre équipes Métier / Data Science et Infrastructure / Exploitation, en binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste, pour assurer continuité de service et évolution de deux volets ML en production.MISSIONS * Volet 1 - Cas d'usage ML sur AWS (Data Science appliquée & Serverless) : Traitement de données opérationnelles à grande échelle, EDA sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel, traitements serverless et génération documentaire. Environnement technique : Amazon SageMaker (training, inférence, pipelines, model registry), Amazon Bedrock (GenAI, RAG, Guardrails), Lambda, S3, Glue, Kinesis / Firehose, Athena, Comprehend / Textract, boto3 ; socles data ELK et BigQuery ; IaC Terraform. * Volet 2 - Cas d'usage MLOps sur Azure (Industrialisation de modèles) : Industrialisation end-to-end (jeux de données versionnés, pipelines d'entraînement, gate d'évaluation, registre de modèles, déploiement blue/green, monitoring de drift), déploiement multi-sites et optimisation (architecture multi-sites, modèles RL / SAC). Environnement technique : Azure Machine Learning (endpoints online/batch, pipelines, model registry, MLflow, data assets, blue/green, drift), Microsoft Fabric / OneLake, Azure DevOps, Azure AI (Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services), AKS, IaC Terraform / Bicep. * Objectifs : architectures cloud hybrides IA, pipelines CI/CD ML, modules Terraform documentés, conteneurisation, support N3 IA/Data, audits FinOps IA, sécurité et conformité des données. * Démarrage : ASAPOUTILS & ENVIRONNEMENT * Cloud & IA multi-cloud : AWS (Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock), Azure (Azure ML, Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services), GCP (notions) * Data & Observabilité : ELK, BigQuery, Azure Monitor, Datadog, CloudWatch * Infrastructure as Code & Conteneurs : Terraform (confirmé/avancé), ARM / Bicep (notions), Docker, Kubernetes (AKS / EKS) * CI/CD & DevOps : Git, Azure Repos, Azure DevOps, GitLab CI * Sécurité & Réseau : Private Endpoints, RBAC, KMS * Autres outils : Microsoft Fabric, MLflow, Amazon Bedrock, Amazon SageMaker, Azure DevOpsCONDITIONS DE TRAVAIL * Démarrage : ASAP * Environnement multi-cloud (AWS, Azure, GCP) * Collaboration en binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps * Poste au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI----------------------------------------Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières : () 1. Data Science appliquée (Avancé) : Python avancé, EDA, géomatching / rapprochement spatio-temporel, feature engineering, évaluation robuste, notions RL / SAC 2. MLOps & déploiement (Avancé) : CI/CD ML, gate d'évaluation, versioning data/modèles, model registry, stratégies inférence real-time/batch, blue/green, monitoring de drift, maîtrise Azure Machine Learning et Microsoft Fabric / OneLake 3. Cloud IA multi-cloud (Avancé AWS & Azure) : services AWS (Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock) ET Azure (Azure ML, Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services) 4. IaC, conteneurs & CI/CD (Confirmé à Avancé) : Terraform confirmé/avancé, notions ARM / Bicep ou CloudFormation ; Docker, Kubernetes (AKS / EKS) ; Git / Azure Repos, Azure DevOps et/ou GitLab CI 5. Data, réseau & observabilité (Confirmé) : ELK, BigQuery, Azure Monitor/Datadog/CloudWatch, réseau cloud, sécurité
Skills
- AI
- AKS
- Athena
- AWS
- AWS Bedrock
- Azure
- Azure DevOps
- Azure Monitor
- Bicep
- BigQuery
- CI/CD
- Cloud
- CloudFormation
- CloudWatch
- Computer Vision
- Containerization
- Data Science
- Datadog
- DevOps
- Docker
- EKS
- ELK
- Feature Engineering
- FinOps
- GCP
- Generative AI
- Git
- GitLab
- Infrastructure as Code
- Kinesis
- Kubernetes
- Lambda
- LLM
- Machine Learning
- Microsoft Fabric
- MLflow
- MLOps
- Observability
- OpenAI
- Python
- RAG
- RBAC
- S3
- SageMaker
- Serverless
- Terraform