Tech Lead Machine Learning / IA - Freelance

Contexte

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, un acteur majeur du secteur recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées.

Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées.

Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud.

Missions

Architecture & Engineering IA

• Définir les standards d'architecture Machine Learning et IA.

• Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées.

• Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout :

  • Data ingestion

  • Entraînement

  • Validation

  • Déploiement

  • Monitoring

• Garantir la qualité technique des solutions mises en production.

• Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps.

Leadership technique

• Être le référent technique du pôle IA.

• Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering.

• Diffuser les bonnes pratiques de développement.

• Réaliser des revues de code et audits techniques.

• Accompagner la montée en compétence des équipes.

Choix technologiques

• Définir les standards techniques de la plateforme IA.

• Superviser les choix des frameworks et outils :

  • Frameworks Machine Learning

  • Outils MLOps

  • Cloud Azure / Google Cloud

• Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique.

Gouvernance & Qualité

• Auditer les solutions IA sur les aspects :

  • Performance

  • Robustesse

  • Scalabilité

  • Sécurité

  • Maintenabilité

  • Coûts (FinOps)

• Définir les standards de gouvernance des modèles et des données.

• Assurer le suivi de la qualité des modèles en production.

Contribution produit

• Participer aux phases de cadrage des projets IA.

• Contribuer à la roadmap technologique IA.

• Collaborer étroitement avec :

  • Product Owner IA

  • Data Scientists

  • Data Engineers

  • Développeurs Software

Innovation & Veille

• Assurer une veille permanente sur les innovations autour de :

  • IA Générative

  • LLM

  • RAG

  • Agents IA

  • MLOps

  • Cloud

  • Architectures Data

Outils & Environnement

• Intelligence Artificielle : Machine Learning, Deep Learning, IA Générative, Large Language Models (LLM), Prompt Engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Évaluation de modèles, Systèmes agentiques (Agents IA)

• Développement : Python (expert), Programmation orientée objet, Développement logiciel, MLOps / DevOps, Git, Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow

• Cloud : Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP)

• Infrastructure : Terraform, Infrastructure as Code (IaC)

• Architecture : API REST, Microservices, Architectures distribuées, Architectures scalables, Déploiement de modèles en production, Exploitation des modèles, Monitoring des modèles IA, Optimisation des performances, Scalabilité, Gouvernance des données, Sécurité des modèles

• Environnement Cloud moderne (Azure / GCP)

• Forte dimension d'architecture et de leadership technique

• Participation à la définition de la stratégie technologique IA

• Projets innovants autour de l'IA Générative et des LLM

• Industrialisation de solutions IA à grande échelle

• Collaboration avec des équipes Data, Software et Produit