🚀 À propos d'AMI Consulting 💡 Entreprise innovante & familiale – Lauréat de la bourse Innov'UP de BPI France en 2019, AMI Consulting est spécialisé dans l'exploitation de la data pour vous proposer des consultants experts adaptés à vos besoins. 🌱 Engagement durable & bien-être – Nous valorisons la qualité de vie de nos collaborateurs et adoptons une approche 100 % digitale pour la qualification, la sélection et l'intégration de nos talents, réduisant ainsi notre empreinte carbone.

🎯 Présentation de l'offre

• Lieu : 92
• Secteur : Banque
• Télétravail : Occasionnel, selon les déplacements sur les autres sites
• CDI de mission : Selon profil
• Freelance : Selon profil
• Expérience : Entre 10 & 12 ans
• Français : Courant
• Anglais : Courant 

🧠 Contexte de la mission

Dans le cadre de l’industrialisation de ses projets d’intelligence artificielle, une organisation renforce ses équipes et recherche un Ingénieur MLOps / IA.

La mission s’inscrit dans un environnement data et IA en forte croissance, avec des enjeux majeurs autour de la mise en production, de la scalabilité et de la performance des modèles de machine learning et d’IA générative.

Le consultant interviendra au cœur des projets pour garantir le passage du prototype à la production, en mettant en place des pipelines robustes, automatisés et sécurisés.

🧩 Responsabilités

Industrialisation des modèles IA

• Mettre en production des modèles Machine Learning / Deep Learning / LLM
• Assurer le déploiement des modèles via des API ou microservices
• Garantir la robustesse, la scalabilité et la performance des solutions

MLOps & automatisation

• Concevoir et maintenir des pipelines MLOps (entraînement, validation, déploiement)
• Automatiser les workflows de data et de modèles (CI/CD)
• Mettre en place des mécanismes de versioning (modèles, datasets, code)

Monitoring & performance

• Superviser les modèles en production (drift, performance, biais)
• Mettre en place des outils de monitoring et d’alerting
• Optimiser les coûts et les temps de réponse

Collaboration & data

• Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et Data Engineers
• Participer à la structuration des pipelines de données
• Contribuer à la qualité et à la gouvernance des données

Qualité & sécurité

• Garantir la fiabilité, la sécurité et la conformité des modèles
• Mettre en place des tests automatisés (modèles et pipelines)
• Documenter les solutions et les bonnes pratiques

🛠️ Compétences techniques

IA & Machine Learning

• Expérience en Machine Learning / Deep Learning / LLM
• Frameworks : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
• Connaissances en IA générative (RAG, LLM, agents) appréciées

MLOps & DevOps

• CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
• Outils MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, SageMaker
• Versioning (code, modèles, datasets)

Cloud & infrastructure

• Cloud : AWS, Azure ou GCP
• Containerisation : Docker
• Orchestration : Kubernetes

Data & développement

• Python (impératif)
• Manipulation de données (Pandas, NumPy)
• APIs : FastAPI, Flask
• Bases de données : SQL / NoSQL

Monitoring & performance

• Monitoring des modèles (drift, performance)
• Optimisation des pipelines et coûts