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Senior MLOps & LLMOps Engineer & AWS (IT) / Freelance
WINSIDE Technology —Paris (75)
- De 540 € à 600 € par jour
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- Python
il y a 1 jour
Experienced Developer Full-Stack Water Domain - H/F
Econocom —Aubervilliers (93)
- De 550 € à 600 € par jour
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- Anglais
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Data Engineer / Architecte Data Junior F/H
Docaposte —Neuilly-sur-Seine (92)
- Temps plein
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Sr System Program Developer II
SBS —Courbevoie (92)
- DevOps
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- Python
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Senior Développeur Fullstack Golang / JavaScript (H/F) - Paris
Noveo —Paris (75)
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Tech Lead (F/H)
ACT-ON TECHNOLOGY —Neuilly-sur-Seine (92)
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Développeur-euse Full Stack Expérimenté-e - IA Factory F-H
Safran —Châteaufort (78)
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Développeur Java Expérimenté (F/H)
Novencia —Paris (75)
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- Anglais
- Java
Architecte Solution Databricks (F/H)
Forums Talents Handicap —Bezons (95)
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- SQL
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Développeur NetDevOps Senior F/H
MBDA France —Le Plessis-Robinson (92)
- Informatique
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Postuler rapidement
Tech Lead data (H/F)
Thales —Vélizy-Villacoublay (78)
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il y a 13 jours
Tech Lead (H/F)
Quanteam —Paris (75)
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- Python
Alternant Data Engineer
Forums Talents Handicap —Nanterre (92)
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- Opportunités de carrières

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Data & IA/DevOps Engineer Junior/be (IT) / Freelance
WorldWide People —Paris (75)
Data & IA/DevOps Engineer Junior Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA.
De 360 € à 390 € par jour
Data Platform Engineer (Python / AWS) (IT) / Freelance
TechOps SAS —Paris (75)
Déployer et opérer l'infrastructure data sur AWS (S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, Redshift, etc.). Garantir la qualité, la robustesse et l'observabilité des flux (…
De 700 € à 1 000 € par jour

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Senior MLOps & LLMOps Engineer & AWS (IT) / Freelance

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Détails de l'emploi

Indépendant / freelance
De 540 € à 600 € par jour
Il y a 1 jour

Qualifications

TensorFlow
Kubernetes
PyTorch
AWS
Docker
Python

Description complète du poste

Nous développons une plateforme de données moderne et prête pour l'IA sur AWS .

En tant qu'ingénieur MLOps / LLMOps senior, vous contribuerez à transformer des expérimentations ML et IA en solutions fiables et prêtes pour la production.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec des chercheurs, des data scientists et des ingénieurs pour mettre en place l'infrastructure et les pratiques nécessaires à l'entraînement, au déploiement et à l'exploitation de modèles à grande échelle. Vous jouerez également un rôle clé en aidant les équipes à adopter les technologies d'IA et les meilleures pratiques au sein de l'entreprise.

Responsabilités

Construire et maintenir l'infrastructure MLOps / LLMOps sur AWS, y compris les pipelines ML, ainsi que le déploiement et la surveillance des modèles.

Aider les chercheurs et les data scientists à faire passer les modèles de la phase d'expérimentation à la production.

Concevoir des solutions fiables et évolutives pour des cas d'usage allant du ML traditionnel à l'IA générative (GenAI) et aux LLM.

Garantir la reproductibilité, l'observabilité et la maintenabilité des modèles et des expérimentations.

Conseiller les équipes sur l'architecture, les outils et les meilleures pratiques en matière de ML/IA.

Partager ses connaissances et aider les équipes à utiliser efficacement les services d'IA de AWS.

Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et DevOps sur les aspects liés aux données, à l'infrastructure et au CI/CD.

Contribuer à l'évolution de la plateforme ML/IA pour répondre aux besoins croissants de l'entreprise en matière d'IA. ### Profil recherché

Plus de 7 ans d'expérience en ingénierie ML, MLOps, génie logiciel ou dans un domaine connexe.

Solides compétences en Python et expérience de l'exploitation de systèmes ML en production.

Expérience avérée en MLOps (pipelines, déploiement, surveillance).

Une expérience avec AWS / Vertex AI constitue un atout majeur.

Expérience avec Docker et Kubernetes/GKE.

Connaissance des frameworks ML modernes tels que PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn.

Expérience avec les LLM / l'IA générative.

Excellentes capacités d'analyse et de communication, avec une aptitude à collaborer aussi bien avec des équipes techniques qu'avec des équipes de recherche.

Profil candidat:
Nous développons une plateforme de données moderne et prête pour l'IA sur AWS .

En tant qu'ingénieur MLOps / LLMOps senior, vous contribuerez à transformer des expérimentations ML et IA en solutions fiables et prêtes pour la production.

Vous travaillerez en étroite collaboration avec des chercheurs, des data scientists et des ingénieurs pour mettre en place l'infrastructure et les pratiques nécessaires à l'entraînement, au déploiement et à l'exploitation de modèles à grande échelle. Vous jouerez également un rôle clé en aidant les équipes à adopter les technologies d'IA et les meilleures pratiques au sein de l'entreprise.

Responsabilités

Construire et maintenir l'infrastructure MLOps / LLMOps sur AWS, y compris les pipelines ML, ainsi que le déploiement et la surveillance des modèles.

Aider les chercheurs et les data scientists à faire passer les modèles de la phase d'expérimentation à la production.

Concevoir des solutions fiables et évolutives pour des cas d'usage allant du ML traditionnel à l'IA générative (GenAI) et aux LLM.

Garantir la reproductibilité, l'observabilité et la maintenabilité des modèles et des expérimentations.

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Partager ses connaissances et aider les équipes à utiliser efficacement les services d'IA de AWS.

Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et DevOps sur les aspects liés aux données, à l'infrastructure et au CI/CD.

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Expérience avérée en MLOps (pipelines, déploiement, surveillance).

Une expérience avec AWS / Vertex AI constitue un atout majeur.

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Connaissance des frameworks ML modernes tels que PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn.

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