Consultant Technical Lead MLOps

AURATEM; Les Ulis; Hybride; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise de technologie recherche un Lead MLOPS / Python pour industrialiser des développements IA avec un focus sur les systèmes RAG et LLM. Vous aurez la responsabilité d'automatiser le processing de documents et de concevoir des workflows sur cloud Azure. Le candidat idéal possède une expertise en Python et une expérience en MLOps. La mission se déroulera en mode hybride, avec des conditions de travail flexibles et un impact direct sur l'avenir de l'IA.

Prestations

Autonomie technique

Visibilité auprès de la direction

Accès privilégié aux technologies

Qualifications

• 5 - 10+ ans d'expérience en Python.
• Capacité à industrialiser des solutions IA.
• Expérience dans la mise en place de pipelines AI.

Responsabilités

• Automatiser le processing de documents volumineux.
• Déployer des systèmes dans le cloud Azure.
• Superviser les performances des modèles en production.

Connaissances

Python expert

Expérience avec RAG / LLM en production

Cloud computing (Azure / AWS / GCP)

MLOps

Architecture logicielle

DevOps

Outils

Docker

Kubernetes

CI / CD

LangChain

Haystack

Prometheus

Grafana

Description du poste

Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA / RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle.

Mission

Nous recherchons un Lead MLOPS / Python pour industrialiser les développements IA / Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM.

Contexte

Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle.

Responsabilités principales

Industrialisation des systèmes RAG / LLM

• Automatiser le processing de documents volumineux (ex : PDFs 250+ pages)
• Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques
• Gérer la montée en charge des bases de connaissances
• Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles

Architecture & Scalabilité

• Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes)
• Déployer sur infrastructure cloud Azure
• Containerisation avec Docker / Kubernetes
• Mise en place de CI / CD spécialisés pour l'IA

Développement & Bonnes Pratiques

• Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels
• Injection de dépendances, programmation orientée objet
• Tests automatisés, clean code, modularité
• Gestion des dépendances et versioning des modèles

MLOps & Monitoring

• Supervision des performances des modèles en production
• Détection du drift et mise en place d'alertes
• Gestion des réentraînements automatiques
• Tableaux de bord et métriques business

Profil recherché / Compétences techniques obligatoires

• Python expert (5 - 10+ ans d'expérience)
• Expérience concrète avec RAG / LLM en production
• Cloud computing (Azure / AWS / GCP) - déploiement à l'échelle
• MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection
• Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP
• DevOps : Docker, Kubernetes, CI / CD

Compétences techniques souhaitées

• Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone
• Bases de données vectorielles
• Streaming de données (Kafka, Pulsar)
• Orchestration (Airflow, Prefect)

Soft skills

• Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists
• Pédagogie : transmission des bonnes pratiques
• Autonomie sur des projets complexes
• Mindset industrialisation : passage du POC à la production

Environnement technique

• Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic
• IA / ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI
• Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP
• Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform
• Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow
• Méthodologie : Agile, TDD, Code Review

Exemple de cas d'usage concret

Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement :

• Découper le document en chunks optimaux
• Indexer dans la base vectorielle
• Permettre des requêtes précises ('dates des événements X')
• Monitorer la qualité des réponses
• Alerter en cas de dégradation

Votre rôle :

Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée.

Modalités

• Durée : 6-12 mois (renouvelable)
• Format : Freelance / Régie
• Localisation : Hybride (2-3 jours sur site)
• Démarrage : ASAP

Pourquoi cette mission est unique

Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique.

Ce qui vous attend :

• Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies
• Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction
• Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables
• Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives
• Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français