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emagine recherche pour l’un de ses clients finaux un Consultant MLops. Démarrage : Immédiat Durée : 12 mois + Lieu : La Défense Principales responsabilités : Gestion de l'infrastructure sur site : Administrer et gérer des clusters de calcul GPU (NVIDIA). Gérer le stockage et les réseaux associés aux activités d'IA/ML. Assurer la disponibilité et la performance des ressources sur site. Gestion de l'infrastructure cloud (GCP) : Concevoir, déployer et gérer des architectures cloud pour les projets d'IA/ML. Maîtriser et optimiser l'utilisation des services GCP (Compute Engine, Kubernetes Engine, etc.). Administrer et exploiter la plateforme Vertex AI pour l'entraînement et le déploiement des modèles. Développer, maintenir et améliorer des outils d'orchestration (en Python) pour automatiser les tâches de formation. Travailler en collaboration avec les équipes de Data Science pour comprendre leurs besoins. Diagnostiquer et résoudre les incidents liés aux infrastructures IA/ML. Proposer et mettre en œuvre des optimisations basées sur la surveillance des performances. Must Haves : Diplôme d'ingénieur ou Master en informatique ou équivalent. 3-5 ans d'expérience dans la gestion d'infrastructures, avec expérience en IA/ML ou HPC. Excellente maîtrise des environnements Linux. Expérience avec des clusters de calcul GPU NVIDIA. Connaissance approfondie de Google Cloud Platform (GCP). Maîtrise avancée du développement Python. Connaissance de Docker et Kubernetes. Expérience avec des outils d'infrastructure en tant que code (IaC). Nice to Haves : Expérience en infrastructure pour la vision par ordinateur. Certification GCP (Architecte Cloud, Ingénieur Machine Learning). Connaissance des outils de surveillance (Prometheus, Grafana).

Dans le cadre du renforcement de la discipline MLOps au sein d’une équipe produit, vous interviendrez comme référent technique sur les problématiques d’industrialisation de l’intelligence artificielle. Vous serez chargé d’assurer la mise en œuvre de pipelines de Machine Learning, la gestion d’infrastructures cloud, ainsi que le traitement automatisé de données image et vidéo, dans un cadre sécurisé et structuré. Vos missions principales : Déployer et maintenir des pipelines MLOps robustes pour automatiser les traitements IA/ML. Travailler sur des projets intégrant des modèles de traitement d’image et de vidéo, en particulier via YOLO (You Only Look Once). Superviser les performances des modèles IA en production à l’aide d’outils de monitoring avancés. Intégrer des modèles d’intelligence artificielle appliquée à des cas réels de reconnaissance visuelle et NLP. Assurer le déploiement en environnement cloud (AWS) avec les outils DevOps (Terraform, Kubernetes…). Appliquer des pratiques rigoureuses de sécurité, conformité, automatisation et scalabilité. Collaborer avec des équipes data, produit et sécurité pour assurer un alignement technique et stratégique. Participer à la structuration de la discipline MLOps : définition de standards, documentation, partage de bonnes pratiques. Réaliser une veille technique sur les nouveautés en IA, MLOps, traitement visuel, modèles LLM, etc.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans le cadre de la contribution à la mise en place de fonctionnalités data science à destination des OPS du groupe Les missions sont: • Conception, mise en œuvre, test et déploiement de modèles de Machine Learning de bout en bout. • Amélioration des pratiques de ML en explorant de nouvelles architectures, en mettant en œuvre des techniques d'apprentissage par transfert et en optimisant les performances des modèles. • Contribution et utilisation de pratiques de MLOps robustes, notamment la versionning des modèles, le suivi des expériences et les pipelines de déploiement automatisés avec les ingénieurs. • Mise en place et utilisation de systèmes d'observabilité pour les LLM, notamment la surveillance des performances, la détection des biais et l'analyse de dérive. • Création de pipelines de données et de processus d'ingénierie de fonctionnalités pour améliorer l'efficacité et la précision des modèles, en partenariat avec notre ingénieur en machine learning.

Rejoignez une équipe à taille humaine (< 15 experts) au sein d’un grand groupe international dans le secteur bancaire, spécialisée dans l’innovation et l’intelligence artificielle. Cette équipe dynamique s’articule autour de 3 pôles : AI Competency Centre , Automation et GPU Grid System . Elle conçoit, met en production et industrialise des services IA utilisés par plus de 600 collaborateurs sur 15+ plateformes de Data Science (cloud et on-premise). 🚀 Missions Renforcer les équipes de support et d’accompagnement N3 du DataLab sur les plateformes et outils d’IA du groupe (best practices, mentoring…) Maintien en conditions opérationnelles, supervision et fiabilisation des plateformes de Data Science Mise en place de bonnes pratiques MLOps / LLMOps et accompagnement des utilisateurs Support à l’utilisation de frameworks de calcul distribués et/ou de GPU Contribution à la mise en production, à l’amélioration continue et au support des produits du DataLab : APIs, pipelines, dashboards, etc. You build it, you run it

Dans le cadre du renforcement de l’équipe IT d’une grande banque d’investissement, notre client, acteur majeur de la finance de marché, recherche un Développeur Python Senior passionné par l’ IA et les pratiques MLOps . Deux de nos consultants sont déjà en mission sur place, dans un environnement technique stimulant et reconnu pour sa dimension innovation (IA, cloud, industrialisation de projets Data Science). Le besoin : Un développeur Python confirmé capable de contribuer activement à l’ industrialisation de projets IA/ML , à la mise en place de pipelines robustes , au développement d’ API REST et à l’ industrialisation de POC IA , au sein d’une architecture Cloud AWS. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des Data Scientists , des équipes IT, et les métiers (Trading, Risk, MO/BO...). Objectifs de la mission : Développement d'applications IA et d’outils autour de la data science. Développement et maintenance de pipelines de traitement de données (ETL). Participation active à des projets liés à l’ IA Générative et au NLP . Mise en œuvre des bonnes pratiques MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, GitLab. Développement d’ API REST performantes. Coordination avec les équipes Cloud et Architecture. Industrialisation de prototypes IA. Documentation & passation aux équipes support.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "MLOps" pour un client dans le secteur des Transport Description📌 Descriptif de la mission Dans le cadre du développement de son socle data & IA, une filiale du groupe dédiée à la réponse aux appels d’offres et à l’exploitation de réseaux de transport recherche un profil MLOps senior . Objectif : construire une infrastructure robuste autour des cas d’usage IA (LLM & RAG) déjà identifiés. Le consultant aura la responsabilité de mettre en place un socle technique permettant l’intégration de modèles LLM, la recherche documentaire intelligente, et l’exploitation des services IA cloud. 🎯 Objectifs & Livrables Mettre en place une infrastructure MLOps complète (CI/CD, déploiement, monitoring) Déployer des solutions RAG (retrieval augmented generation) sur des documents internes Intégrer les briques LLM personnalisées via AWS Bedrock Structurer l’usage des services IA d’AWS dans l’écosystème Data Automatiser via Terraform l’ensemble de l’infra Créer si besoin de petites apps web d’interface (ex : Streamlit)

Le bénéficiaire souhaite une prestation ITOPS/DATAOPS pour les applications du périmètre DATA de l'APS Les missions sont : BUILD/RUN : les activités de BUILD et de RUN seront a prendre en compte - EN BUILD : - Suivi de projet et co-construction avec l'IT Métier - Point d'entrée APS dans le cadre des projets confiés - Gestion, dans le cadre des évolutions et des projets, de l'ensemble des gestes techniques pour la mise en production des applications - Création ou mise à jour des environnements (Legacy et Cloud) - Réalisation de l'ensemble des gestes techniques d'installation ou de mise à jour d'application - Mise à jour des consignes d’exploitation et contribution au passage en RUN - Accompagnement technique et conseil - Veille à l’application des bonnes pratiques, des standards du groupe

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Engineer MLOPS Cloud AWS (H/F) à Lyon, France. Contexte : Fonctionnement : 2 jours présence à Lyon + 3 jours télétravail Les missions attendues par le Engineer MLOPS Cloud AWS (H/F) : Descriptif de la mission : Intégré à une équipe Produit, le MLOPs Engineer contribue à l'industrialisation de modèles ML déjà développés. En plus de construire et de gérer des pipelines de données automatisés, il participe aussi au développement d'outils pour monitorer les performances des modèles tout en garantissant la mise en place de bonnes pratiques en matière de sécurité et d'efficacité opérationnelle. RÔLE ET RESPONSABILITÉS Implémenter les pipelines automatisés pour le déploiement et la surveillance des modèles (Gestion des alertes) Optimiser l'efficacité et la scalabilité des flux de travail ML Configurer/Déployer/Automatiser/industrialiser le déploiement de modèles ML Garant de l'implémentation de bonnes pratiques en matière de sécurité et de confidentialité des données En fonction du niveau d'expertise, accompagner à la mise en place de nouveaux outils d'IA Force de proposition dans la résolution des problèmes PROFIL TYPE Maîtrise des technologies AWS et outils MLOPS (Kubernetess, TensorFlow, Jenkins, Pytorch, Terraform, Sagemaker, Cloudwatch, Prometheus, Alertmanager, Grafana) Compétences solides en programmation Python Comprendre le machine learning Force de proposition dans la résolution des problèmes de code. Pro-actif, Esprit d'équipe, sens du délai, de la qualité et des résultats CERTIFICATIONS Certification AWS Machine Learning specialty (a minima)

Nous recherchons un(e) professionnel(le) passionné(e) par l'intersection entre l'intelligence artificielle, les infrastructures techniques et l'industrialisation des modèles. Mission Au sein de l’équipe, vous participerez à : La conception et le développement d’outils techniques pour le déploiement scalable de modèles d’IA sur un Cloud Privé (stack technique : Python, C#, SQL Server, Elastic, Kafka, PostgreSQL). La création de solutions de surveillance et contrôle des performances des modèles en production. L’intégration optimisée des modèles avec les systèmes de stockage de données et leur exploitation pour accélérer les calculs. La collaboration étroite avec les équipes de Data Science (intégration des modèles) et de Développement (alignement avec les architectures existantes). L’amélioration continue des processus MLOps pour garantir qualité, sécurité et reproductibilité.

Ingénieur infra MLOps / Dataiku. Compétences requises : Connaissance sur les technologies IA suivantes: Dataiku et/ou RunAI Connaissance approfondie linux et kubernetes Idéalement connaissance sur les GPU et leur usage Connaissance approfondie des solutions CI/CD (Gitlab, GitOps, ArgoCD, etc) Maîtrise de langages de programmation (Scala, Java, Python…) ITIL v4 Travail en Agile Anglais Localisation Guyancourt (78) / Télétravail Durée de la mission : 2 ans Projet et Principaux livrables : D’accompagner nos clients entités dans l’intégration de leurs projets sur les services infrastructure IA D’acculturer et accompagner les clients sur les services d'infrastructure IA De collaborer au Build des socles techniques dans des environnements cloud et containers D’accompagner le déploiement des solutions d’infrastructure et utilisation des outils (Chaine CI/CD, outils de monitoring, aspects sécurités) Support des plateformes GPUaaS (RunAI) et Dataiku (fleet manager) et leur amélioration continue (Monitoring, etc) De contribuer à l'amélioration de la documentation (user guide, manuel d'exploitation, etc) De participer aux gestions des incidents et des crises. De suivre la Gestion des changements De suivre le Capacity planning et le reporting FinOps

Notre plateforme data science sur Azure est en construction. Le dataops a deux activités chez : - le déploiement de l'infrastructure as code sur le cloud - le développement de pipeline CI/CD pour les usages data science qui sont en cours d'industrialisation. Les missions de l'équipe sont : - Assurer le maintien en condition opérationnelle, l'évolutivité et la connaissance de la plateforme Microsoft Azure - Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et de leurs produits industriels de data science - Apporter un support fonctionnel et technique aux directions métiers

Nb années d'expérience : 5 ans minimum Profil : Ingénieur(e) MLOps expérimenté(e) Description détaillée des tâches qui constituent la mission : en étroite collaboration avec les équipes de Data Science, Data Engineering et IT pour garantir l'alignement des solutions MLOps avec les besoins métier : Développer et gérer l'infrastructure en tant que code (IaC) avec Terraform pour provisionner et configurer nos ressources cloud Etre force de proposition dans l'adoption et l'intégration d'outils MLOps tels que MLflow et Unity Catalog Mettre en place des systèmes de monitoring et d'alerte pour assurer la qualité et la performance des modèles en production Optimiser les workflows MLOps pour améliorer l'efficacité et réduire les coûts Compétences techniques : Databricks Data Intelligence Platform HashiCorp Terraform MLflow, Unity Calog Machine Learning Compétences humaines : stratégie, synthèse, leadership, collaboration

MISSION Nous recherchons des personnes avec un recul : - sur les plateformes modernes de Data Science (Cloud-Native, sur Kubernetes); - sur le MLOps et AIOps en général; - et idéalement avec des idées / un background sur les LLMs et l’Intelligence Artificielle dans son ensemble Pour travailler avec les Data Fullstack pour : - Définir l’architecture fonctionnelle de nos offres Data citées plus haut en suivant l’état de l’art et/ou les consignes d’architecture/sécurité du Groupe (pas forcément adaptées au cloud native) - Traduire en développements ad hoc sur la base des briques techniques disponibles, en intégration de produits du marché - Contribuer à la construction des Envs Python nécessaires à la Data Science au format docker (eg. OS, conda, pip, etc.) - Contribuer au développement des chaines de CI/CD permettant le cycle de vie des plateformes (déploiement, MAJ, environnements utilisateur, etc.) - Pour nos offres déjà qualifiées pour de la Prod (Domino Datalab pour le moment): - Assurer le déploiement “as code” - Assurer la supervision d’instances dédiées par client - Améliorer la sûreté de fonctionnement des plateformes (appliquer les méthodes SRE pour Cloud + K8s, rédiger des RFE auprès de l’éditeur, etc.)

Le Cluster a la responsabilité de la production informatique . L'équipe DATA/IA conçoit, opère et porte l'expertise des plateformes DATA et IA facilitant la mise en place d’architectures modernes, distribuées et hautement résilientes on prem et sur le cloud. En tant qu'Expert AI, vous rejoindrez l’équipe DATA/IA du cluster, actuellement constituée de 15 personnes et évoluerez dans un environnement technique et fonctionnel riche. · Leader le développement de l’offre IA/MLOps du Cluster, étoffer notre catalogue de service, identifier des opportunités projet · L’intégration et la construction des offres IA/MLOps du Cluster pour les rendre utilisables dans l’écosystème de : formalisation de la roadmap (épic et user stories associés), qualification des offres afin de mesurer leur niveau de maturité, etc · Identification des besoins clients dans le cycle end-to-end de projets IA/ML (technologies, service, ou infrastructures cloud/on-premise). · l'automatisation des solutions et l’industrialisation des projets IA/MLOps, en facilitant l’adoption de nos plateformes IA/ML et le respect des golden rules. · Développement et intégration dans les offres de solutions de monitoring, alerting, restriction de droits, etc. · Acculturations équipes, veille technologique autour de l'IA/ML/LLMOps, réalisation de POC, tests de performances et comparaison de solutions. · Être le référent des technologies

La mission fera partie du projet d'Ingénierie en Intelligence Artificielle. Dans le cadre du projet d'Ingénierie en IA, nous aidons les entités à évoluer et à définir et appliquer les meilleures pratiques autour de l'ingénierie ML / LLM. Nous mettons en place un parcours d'apprentissage en ingénierie ML/LLM au niveau mondial et avons besoin de quelqu'un pour soutenir cette mise en œuvre. La mission consistera à : Améliorer le référentiel de formation MLOps/Ingénierie ML existant utilisé dans le monde entier Évoluer vers un suivi de pipeline ML sur AWS et Databricks (actuellement en utilisant Azure) Faciliter des ateliers que nous donnons aux entités sur la formation Apporter une expertise sur les meilleures pratiques en ingénierie LLM Soutenir la création de contenu pour les pratiques d'ingénierie LLM (qui peuvent être complexes). Il s'agit de traduire des pratiques complexes en explications simples Mettre en œuvre ces pratiques dans un environnement sandbox et évaluer les outils (Optionnel) Soutenir le projet dans l'optimisation des POC/MVP dans les entités autour des pratiques LLMOps Principales Expertises : Expertise dans les technologies Azure et AWS (secondaire) pour ML/LLM/IA Expertise en CI/CD (GitHub actions/Azure DevOps préféré) Expertise dans le déploiement de pipeline ML/LLM dans un environnement basé sur le Cloud

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans le cadre de la fiabilisation des applications en production en migrant Kubernetes vers ROKS et la mise en place de modèle de Machine Learning sur les logs applicatives Les missions sont: - Suivi et coordination des travaux des différentes parties prenantes. - Migration la stack technique existante vers la cible - Implémentation une solution de machine Learning sur les logs applicatives - Support de production - Support auprès des équipes de développement pour sécuriser et accélérer la livraison des projets - Conseil Métiers dans l’adoption de technologies en ligne avec leurs besoins applicatifs - Mise en place des nouvelles technologies dans le S.I. - Garantie le cadre de référence technique des projets - Contrôle de la bonne utilisation des assets - Formation et accompagnement des membres de l’OPS dans la prise en main des outils mis à disposition dans le cadre Agile & DevOps - Documentation des pratiques, l’évangélisation technique et accompagnement des membres de la division sur les projets Cloud