Ingénieur MLOps confirmé - Banque - Freelance (H/F)

Collective.work — 95 - Vétheuil

Profession libéraleTélétravail

Description du poste

Taux journalier (TJM): 550 CONTEXTE * Programme stratégique d'un grand groupe bancaire visant à déployer à l'échelle des solutions d'IA générative et agentique souveraines (modèles de langage français, solution low code), hébergées sur les infrastructures internes du groupe, dans un SI bancaire complexe et fortement régulé. * Organisation agile multi-squads. MISSIONS * Mettre en œuvre les pipelines de déploiement continu des modèles ML et IA générative * Automatiser le cycle entraînement - validation - mise en production * Définir et maintenir les pipelines MLOps : CI/CD IA, versioning des modèles et des données * Mettre en place le monitoring des modèles : performance, dérive, qualité des données * Gérer les rollbacks, incidents et plans de remédiation * Intégrer les exigences de sécurité, RGPD, traçabilité et auditabilité COMPÉTENCES INDISPENSABLES * Expérience confirmée en MLOps ou Data/AI Engineering, avec des modèles réellement mis en production * Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ou équivalent * Versioning des modèles, des données et des features * CI/CD, Docker, Kubernetes, observabilité - cloud et on-premise * Python * Expérience en environnement bancaire ou régulé COMPÉTENCES APPRÉCIÉES * IA générative / LLM en production * Monitoring de dérive (Evidently ou équivalent), feature store CONDITIONS DE TRAVAIL * Client : grand groupe bancaire français - programme stratégique IA générative & Data * Lieu : Île-de-France (site client, télétravail partiel à confirmer) * Démarrage : 02/11/2026 au plus tard * Durée : mission longue (visibilité 12 mois et plus) * Séniorité : confirmé, 5 ans et plus * Langue : français courant, anglais professionnel apprécié 1. Expérience confirmée en MLOps ou Data/AI Engineering, avec des modèles réellement mis en production 2. Maîtrise des outils MLOps : MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI ou équivalent 3. Compétences en versioning des modèles, des données et des features 4. Maîtrise de CI/CD, Docker, Kubernetes, observabilité - cloud et on-premise 5. Maîtrise de Python 6. Expérience en environnement bancaire ou régulé 7. Connaissances appréciées en IA générative / LLM en production 8. Compétences en monitoring de dérive (Evidently ou équivalent) 9. Français courant, anglais professionnel apprécié 10. 5 ans et plus d'expérience (niveau confirmé)

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