Machine Learning Engineer – IA & MLOps (IT) / Freelance

DÉTAILS DE L'OFFRE

Présentation de l'entreprise

Free-Work, c'est le partenaire dédié aux talents IT !

Que vous soyez freelance, salarié ou en quête de la meilleure voie pour vous, Free-Work est là pour vous accompagner à chaque étape de votre carrière dans l'IT et le Digital.

Missions

Contexte du poste

Dans un environnement technologique en forte croissance, vous intervenez sur le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle. Les produits évoluent rapidement et nécessitent une forte capacité d’adaptation, de structuration et d’industrialisation des modèles.

Objectif

Concevoir, développer et déployer des solutions AI/ML robustes et scalables, tout en assurant leur intégration dans une chaîne CI/CD moderne et une plateforme MLOps structurée.

Missions principalesDéveloppement & Industrialisation IA

• Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et solutions basées sur les LLM

• Implémenter des composants AI/ML (fonctions, classes, tests automatisés)

• Participer à la conception d’architectures orientées Data & IA

• Assurer le passage du prototype à la production

MLOps & Data Engineering

• Construire et maintenir les pipelines d’entraînement, d’évaluation et de déploiement

• Automatiser les workflows via Github Actions

• Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DevOps

• Assurer le monitoring, la performance et la scalabilité des modèles

Qualité & Documentation

• Garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration)

• Réaliser des revues de code

• Documenter les développements et configurations (Github / Gitbook)

• Assurer le suivi du cycle de vie complet des modèles (build & run)

Environnement technique

Python (impératif), Github Actions (impératif), LangChain (souhaitable), GCP, Kubernetes, Kafka, Terraform, bases SQL/NoSQL.

Profil candidat:

Profil recherché

• 3 à 5 ans d’expérience minimum en Data Science / ML Engineering

• Excellente maîtrise de Python et de l’écosystème IA

• Expérience en déploiement de modèles en production

• Connaissances MLOps et pratiques DevOps

• Français courant et anglais professionnel

• Autonomie, rigueur et esprit collaboratif