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Directeur de Projet GDPR & Anonymisation des données
France / Paris / Freelance / Mission / Directeur de Projet / Anonymisation de Données / GDPR Date de démarrage : ASAP Durée : 6 mois + Full-time Localisation : Paris Rythme en télétravail : 2 jours/semaine en télétravail (40%) Contexte : Dans le cadre de la réglementation GDPR, notre client poursuit la mise en œuvre de son projet d’anonymisation des données dans les environnements de tests. Ce projet stratégique est piloté par l’équipe TEST SI et Plan de Version SI, qui gère les phases de tests de bout en bout du SI et assure la cohérence des jeux de données sur un périmètre transversal. Nous recherchons un Directeur de Projet expérimenté pour accompagner l’équipe projet dans la mise en œuvre rapide et efficace de ce programme. Missions : Piloter les travaux d’analyse, de modélisation et d’acculturation pour définir la cible et la trajectoire du projet. Définir et accompagner la mise en œuvre des étapes de test. Mettre en place la gouvernance et la comitologie (comités opérationnels et de pilotage). Élaborer, suivre et ajuster le planning, la qualité et le budget. Encourager la collaboration transverse entre les équipes impliquées. Accompagner la formalisation des besoins avec le chef de projet. Identifier et gérer les risques, dépendances et obstacles du projet. Animer les actions de conduite du changement en collaboration avec l’équipe dédiée. Rédiger les supports, comptes-rendus des comités, flash reports hebdomadaires. Publier et mettre à jour les indicateurs projet (KPI) et les objectifs clés (OKR). Profil recherché : Expérience : Au moins 8 ans d'expérience en Gestion/Direction de projets SI Solide expérience en gestion de projets complexes dans un contexte GDPR ou d’anonymisation des données. Compétences clés : Connaissance approfondie des enjeux et problématiques des tests et de l’anonymisation. Maîtrise de la gestion des coûts, délais et qualité des projets. Leadership, esprit entrepreneurial, et excellente communication. Vision stratégique et capacité à travailler en transverse. Connaissances des architectures techniques et des normes de sécurité informatique. Si cette opportunité vous intéresse, merci de postuler directement sur l’annonce ou de me contacter directement avec votre CV (Christopher Delannoy) afin que je puisse rapidement revenir vers vous pour en discuter.
MLOPS Engineer
En tant qu’Ingénieur MLOps Senior, vous aurez pour mission de développer et d’optimiser les outils internes de MLOps afin de soutenir l’ensemble du cycle de vie des modèles d’IA. Vous serez spécialisé(e) dans l’utilisation des GPU pour améliorer l’entraînment, le déploiement et le serving des modèles. Construire et optimiser les pipelines de données pour la gestion des jeux de données, l’entraînment, l’évaluation et le déploiement des modèles. Garantir la traçabilité et la reproductibilité des expériences. Améliorer la maintenabilité et l’évolutivité des composants de la plateforme, en environnements cloud (AWS) ou on-premise. Configurer et gérer les infrastructures GPU pour l’entraînment des modèles. Implémenter des techniques avancées comme le mixed-precision training, la quantification et l’optimisation d’inférence via Triton Server ou TensorRT. Réduire les temps de calcul en exploitant les outils comme cuDNN ou NVIDIA Nsight. Développer des solutions robustes pour le serving des modèles d’IA dans des environnements contraints (on-premise et cloud). Améliorer la scalabilité des serveurs d’inference multi-GPU pour gérer un grand volume de requêtes. Mettre en place des outils de monitoring et de benchmarking des performances des modèles. Intégrer les workflows d’entraînment et de déploiement dans des pipelines CI/CD (GitHub Actions, Nomad). Automatiser le réentraîment des modèles en continu. Maintenir des tests de non-régression pour garantir la stabilité des modèles en production. Effectuer une veille technologique pour identifier les nouvelles solutions et techniques (AutoML, Kubeflow, TFX). Diffuser les bonnes pratiques et former les membres de l’équipe à travers du mentoring et des sessions techniques.
Mlop's Engineer
Contexte de la mission : Notre client cherche à se renforcer avec un profil MLops Engineer pour le déploiement d'un modèle Custom Gen AI . Ce modèle inclut des technologies telles que les LLM (Large Language Models) et des solutions Open Source . Le profil recherché devra apporter une expertise dans l'optimisation et le déploiement de modèles sur des infrastructures GPU. Mission : La mission consiste principalement à déployer et optimiser des modèles de Génération d'Intelligence Artificielle (Gen AI) en utilisant des LLMs. Le candidat devra être capable de prendre en charge le déploiement sur une carte graphique (GPU), et de travailler en collaboration avec l’équipe pour intégrer et déployer des solutions sur des plateformes techniques complexes. Déploiement de modèles Custom Gen AI : Prendre en charge la configuration, le déploiement et l'optimisation de modèles d'intelligence artificielle généraux et spécifiques (Custom Gen AI). Travail avec des LLMs (Large Language Models) : Déployer et ajuster des LLMs sur des infrastructures GPU. Utilisation de solutions Open Source : Exploiter des outils et frameworks open source pour optimiser les performances des modèles. Gestion de l’infrastructure : Assurer le déploiement et la gestion de l’infrastructure nécessaire au bon fonctionnement des modèles d’IA sur des cartes graphiques. Collaboration interdisciplinaire : Travailler étroitement avec les équipes de data science et de développement pour assurer une intégration fluide des modèles dans les environnements de production. Expérience en MLOps : Expertise en déploiement de modèles IA dans des environnements de production. Modèles LLM (Large Language Models) : Connaissance approfondie et expérience de travail avec des modèles de langage de grande taille. Cartes Graphiques (GPU) : Compétence dans le déploiement de modèles d'IA sur des GPU (NVIDIA ou autres). Frameworks Open Source : Maîtrise des frameworks open source comme TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, etc. Déploiement sur environnements cloud (AWS, Azure, GCP) est un plus. Compétences en développement et scripting : Python, Bash, ou autres langages de scripting pour automatiser les processus de déploiement et d'intégration. Prise en charge des entretiens techniques : Capacité à réaliser des entretiens techniques pour évaluer des compétences en IA et MLOps. Formation Bac+5 ou équivalent en informatique, data science ou domaines similaires. Expérience significative en déploiement de modèles d'intelligence artificielle et gestion de leur infrastructure. Connaissance approfondie des architectures GPU et des meilleures pratiques pour le déploiement de modèles sur ces plateformes. Autonomie, capacité à résoudre des problèmes techniques complexes et à travailler sous pression. Excellent esprit d’équipe et communication pour collaborer avec différentes parties prenantes.
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