Tech Lead / Senior Machine Learning Engineer - Freelance (H/F)

Taux journalier (TJM): 620

1. Pilotage technique & leadership

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Assurer le rôle de référence technique sur les sujets ML/LLM (RAG, IA générative, agents, orchestration de workflows).

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Animer le chapter technique de l'équipe :

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Organisation de rituels (tech talks, BBL, sessions de partage de bonnes pratiques).

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Diffusion de standards d'architecture, de qualité de code et de sécurité.

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Participer activement aux revues de PR (Pull Requests) et garantir un niveau élevé de qualité logicielle (lisibilité, tests, performance, sécurité).

2. Conception & industrialisation des solutions IA

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Concevoir, développer et industrialiser des pipelines ML/LLM robustes et scalables :

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Solutions RAG (indexation, vector stores, retrieval, re-ranking).

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Agents et workflows complexes (orchestration, gestion de contexte)

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Mettre en œuvre une architecture logicielle solide, adaptée aux enjeux d'IA en production (patterns de microservices, event-driven, modularisation, etc.).

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Structurer et maintenir un socle technologique d'innovation autour de l'IA (bibliothèques, templates de projets, guidelines, exemples réutilisables).

3. MLOps / LLMOps & Cloud

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Définir et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps :

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CI/CD pour modèles et services d'IA.

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Monitoring, observabilité, gestion de dérive, suivi de performance des modèles.

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Industrialiser les solutions sur des environnements containerisés :

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Docker, Kubernetes et Open Shift (déploiement, scaling, gestion des ressources).

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Contribuer à la mise en place d'un environnement Cloud cohérent avec les standards groupe.

4. Performance, sécurité & intégration

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Optimiser la performance des services IA :

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Latence, throughput, coût, consommation de ressources.

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Benchmark des modèles et des différents backends (LLM, embeddings, vector stores).

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Implémenter et/ou intégrer des mécanismes d'authentification et d'autorisation :

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OIDC / OAuth 2.0, gestion des tokens, intégra