Descripción
Taux journalier (TJM): 530CONTEXTEPoste : Chef de projet Intégration, DEVOPS & ML Engineer Cloud. 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). Le prestataire interviendra à l'interface entre équipes Métier / Data Science et Infrastructure / Exploitation, en binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste, pour assurer continuité de service et évolution de deux volets ML en production.MISSIONS * Volet 1 - Cas d'usage ML sur AWS (Data Science appliquée & Serverless) : Traitement de données opérationnelles à grande échelle, EDA sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel, traitements serverless et génération documentaire. Environnement technique : 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 end-to-end (jeux de données versionnés, pipelines d'entraînement, gate d'évaluation, registre de modèles, déploiement blue/green, monitoring de drift), déploiement multi-sites et optimisation (architecture multi-sites, modèles RL / SAC). Environnement technique : Azure Machine Learning (endpoints online/batch, pipelines, model registry, MLflow, data assets, blue/green, drift), Microsoft Fabric / OneLake, Azure DevOps, Azure AI (Azure OpenAI, AI Search, Cognitive Services), AKS, IaC Terraform / Bicep. * Objectifs : architectures cloud hybrides IA, pipelines CI/CD ML, modules Terraform documentés, conteneurisation, support N3 IA/Data, audits FinOps IA, sécurit