Devops ia - freelance

Description du poste


Rôle

Au sein d’une équipe en charge des plateformes data et IA, vous intervenez sur la mise à disposition, l’exploitation et l’évolution de services liés à l’IA générative et au machine learning.
Vous contribuez à l’industrialisation et à l’adoption des solutions IA auprès des utilisateurs internes, dans une logique DevOps / MLOps.


Missions


Exploitation & Run

* Assurer le suivi et l’exploitation des plateformes IA

* Garantir la disponibilité, la performance et la stabilité des services

* Assurer le support technique auprès des utilisateurs internes


Accompagnement & Adoption

* Accompagner les équipes dans l’usage des offres IA (LLM, GPU, RAG…)

* Faciliter l’exposition et l’utilisation de modèles IA

* Apporter un support méthodologique et technique adapté aux besoins métiers

* Vulgariser les concepts IA auprès des utilisateurs


Industrialisation & Automatisation

* Développer des services automatisés (Python, CI/CD)

* Mettre en place des pipelines et outils facilitant l’usage des plateformes IA

* Participer à l’amélioration continue des pratiques DevOps / MLOps


Environnement IA & Data

* Contribuer à la mise en œuvre de solutions autour :

o LLM (Large Language Models)

o RAG (Retrieval-Augmented Generation)

o Gestion des ressources GPU

* Participer à l’intégration et au déploiement de modèles IA


Environnement technique

* Langages & outils : Python, GitLab CI/CD, API REST

* Conteneurisation & orchestration : Kubernetes

* IA / ML : LLM, RAG, fine-tuning, transfer learning

* Serving modèles : vLLM, TGI (ou équivalent)

* GPU : allocation, optimisation, gestion des ressources

* Data : plateformes de data science (ex : Dataiku)

* Systèmes : Linux

* Recherche vectorielle : bases vectorielles (type FAISS, Pinecone, etc.)


Profil recherché


Compétences techniques

* Bonne compréhension du cycle de vie des modèles ML :

o entraînement, évaluation, déploiement, monitoring

* Maîtrise de Python (scripting, automatisation, intégration API)

* Connaissances solides en Kubernetes et architecture cloud-native

* Compréhension des architectures LLM et des patterns RAG

* Connaissance des enjeux liés aux GPU et au serving de modèles

* Bon niveau en environnement Linux

* Culture DevOps / MLOps


Serait un plus

* Expérience avec des outils d’orchestration GPU (ex : Run:AI)

* Maîtrise d’une plateforme de data science collaborative (ex : Dataiku)

* Connaissance d’un SI complexe / grand groupe


Profil recherché

* Formation supérieure en informatique / data

* Expérience en DevOps, Data ou MLOps

* Intérêt marqué pour les sujets IA générative

* Capacité à évoluer dans un environnement technique et innovant