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Publiée aujourd'hui · Aubervilliers

Chef de projet Intégration , DEVOPS & ML Engineer Cloud

  • Aubervilliers
  • Freelance
  • Télétravail possible

Outils et compétences cités dans l'annonce

AzureAWSRAG

Description du poste

Budget publié : 520. Chef de projet Intégration , DEVOPS & ML Engineer Cloud Contexte de la mission 1. Contexte et raison d'être de la mission 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). Pour accompagner nos projets , nous recherchons un Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer expérimenté. Intervenant à l'interface entre les équipes Métier / Data Science et les équipes Infrastructure / Exploitation, le prestataire reformera un binôme technique étroit avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste afin d'assurer la continuité de service et de faire évoluer deux volets de cas d'usage ML en production. 2. Périmètre opérationnel - Deux volets ML en production Volet 1 - Cas d'usage ML sur AWS (Data Science appliquée & Serverless) - Traitement de données opérationnelles à grande échelle : analyse exploratoire (EDA) sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel (relations non 1:1, désambiguïsation « au plus proche », fenêtres temporelles, gestion des données manquantes et des signaux GPS défaillants). - Services serverless et génération documentaire : conception et exploitation de traitements de flux serverless et de génération automatisée de documents (ex. rapports multi-images). - Environnement technique AWS : 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 de modèles de bout en bout : gestion de jeux de données versionnés -> pipelines d'entraînement -> gate d

Annonce publiée sur collective.work et reprise par Intelligence Academy. Seule l'annonce d'origine fait foi ; nous ne sommes pas l'employeur.

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