MLOps & LLM Engineer @ Industrialisation de modèles IA & architectures RAG @ Secteur Médias @ Paris - Freelance

il y a 6 jours

Paris, Île-de-France Collective Temps plein

Budget: TJM 550 €

Contexte de la mission
Dans un environnement
médias à forte exposition
, cette mission s'inscrit au cœur d'une
équipe IA transverse
rattachée à une direction numérique.

L'objectif est de
faire passer des modèles d'IA (ML, DL, LLM)
du stade expérimental à des
solutions industrielles robustes, sécurisées et observables
, intégrées à des produits d'information à fort impact.

Vous interviendrez comme
référent MLOps
, garant des bonnes pratiques d'industrialisation et de mise en production, en interaction étroite avec des
Data Scientists, ML Engineers, DevOps et Product Owner
.

Objectifs et responsabilités

  • Industrialiser l'ensemble du cycle de vie des modèles IA, de l'entraînement au déploiement en production
  • Mettre en place et maintenir des pipelines MLOps fiables, reproductibles et sécurisés
  • Structurer les pratiques de monitoring, traçabilité et gouvernance des modèles
  • Accompagner la mise en production de cas d'usage NLP / LLM, notamment autour de la recherche d'information et de la génération augmentée
  • Transformer les travaux de R&D IA en services opérationnels à l'échelle

Stack technique & expertises clés
MLOps & Industrialisation

  • Conception de pipelines CI/CD pour modèles ML (GitLab CI ou équivalent)
  • Versioning des modèles et des datasets
  • Conteneurisation avancée avec Docker
  • Gestion du cycle de vie des modèles : MLflow ou équivalent (Comet ML, etc.)
  • Mise en place de boucles de feedback : monitoring de dérive, retraining, human-in-the-loop

IA, ML & Data

  • Python avancé (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
  • Frameworks Deep Learning : PyTorch et/ou TensorFlow
  • SQL pour l'accès et la transformation des données
  • Expérience confirmée en mise en production de modèles IA

LLM, NLP & RAG

  • Conception et industrialisation d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation)

  • Intégration d'outils d'orchestration LLM :

  • LangChain / LangSmith

  • Semantic Kernel

  • ou solutions équivalentes

  • Déploiement de pipelines LLM en contexte de production

Cloud & Déploiement

  • Maîtrise d'au moins un cloud provider
  • Déploiement de services IA conteneurisés ou serverless
  • Sensibilité forte aux enjeux de sécurité et de scalabilité

Compétences complémentaires appréciées

  • Déploiement de workloads IA sur Kubernetes (K8s)
  • Écosystème MLOps avancé : Kubeflow, Argo
  • Tests de performance et de montée en charge des services d'inférence (ML / LLM)

  • Optimisation de modèles pour la production :

  • Quantization, Distillation, Pruning

  • Fine-tuning / PEFT (LoRA)

  • Expérience en :

  • Computer Vision

  • Small Language Models (SLM)

  • Évaluation avancée des LLM :

  • AI as a Judge

  • Hallucination Rate
  • Grounding Score

Environnement & modalités

  • Mission longue durée, structurante pour les produits numériques
  • Travail hybride avec présence sur site partielle selon les besoins
  • Contexte exigeant en matière de qualité, sécurité et fiabilité, propre au secteur des médias

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