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Intervenant mlops - ecole d'ingénieur (it) / freelance

Paris
Indépendant
Lawrence Harvey (LHI group limited)
IT
Publiée le 24 juin
Description de l'offre

Mission / Freelance / France / Paris / Intervenant / Ecole d'ingénieur / MLOps / Machine Learning / Devops / Data / IA Contexte : Intervenant Freelance ? Module MLOps (60h) | École d?ingénieurs ? Spécialisation Data / IA Localisation : en présentiel à Paris, sur quelques jours à planifier (possibilité de répartir les 60h selon disponibilités) Période : septembre à décembre 2025 Besoin urgent : planification en cours, démarrage à caler au plus vite Dans le cadre de la planification de la rentrée 2025, je suis à la recherche d?un intervenant freelance spécialisé en MLOps pour animer un module destiné à des étudiants de 5? année (niveau Bac+5) au sein d?un programme ingénieur Data / IA. Le besoin : Intervention dans une école d?ingénieur reconnue, au sein de la spécialité Data & Intelligence Artificielle Module dédié au MLOps : bonnes pratiques de mise en production, CI / CD, déploiement sur le cloud, monitoring, transfert d?apprentissage? Volume horaire total : 60h (3 modules de 20h), à répartir entre septembre et décembre 2025 Préparation d?un examen écrit + encadrement de projets étudiants (préparation et correction rémunérées) Rémunération : 104 ? TTC / h brut (CDD vacataire ou format adapté, hors statut auto-entrepreneur) Le profil recherché : Spécialiste MLOps / DevOps appliqué au Machine Learning Maîtrise des outils et écosystèmes : Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, CI / CD, déploiement cloud (AWS, GCP?) Expérience pédagogique appréciée : capacité à transmettre et vulgariser de manière claire A l?aise avec la gestion de projet, l?encadrement de groupes et la correction de livrables Si vous êtes disponible et intéressé(e), ou connaissez quelqu?un de pertinent dans votre réseau, je suis preneur d?un retour rapide pour pouvoir planifier les prochaines étapes. Profil candidat : Spécialiste MLOps / DevOps appliqué au Machine Learning Maîtrise des outils et écosystèmes : Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, CI / CD, déploiement cloud (AWS, GCP?) Expérience pédagogique appréciée : capacité à transmettre et vulgariser de manière claire A l?aise avec la gestion de projet, l?encadrement de groupes et la correction de livrables


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#J-18808-Ljbffr

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