Je suis ingénieur freelance en plateformes IA, spécialisé en LLMOps, AIOps et MLOps. Je conçois et opère des plateformes IA fiables, scalables et observables sur Kubernetes et le cloud - du pipeline de données au déploiement de LLM en production.
IASWITCH, c'est mon activité en freelance, spécialisée dans les plateformes IA. J'aide les équipes tech et les entreprises à industrialiser l'IA : mettre en place les fondations cloud-native, automatiser les pipelines de ML/LLM et garantir que les systèmes restent fiables une fois en production.
Mon approche est pragmatique et orientée plateforme : je construis des golden paths que vos équipes peuvent réutiliser, avec l'automatisation, l'observabilité et la sécurité intégrées dès le départ - pas ajoutées après coup.
De la plateforme sous-jacente jusqu'à l'exploitation des modèles, je couvre tout le cycle de vie.
Déploiement, versioning et monitoring de LLM en production : RAG, fine-tuning, évaluation, contrôle des coûts et de la latence.
Détection d'anomalies, corrélation d'alertes et remédiation automatisée pour réduire le bruit et le MTTR de vos opérations.
Plateformes internes (IDP) et golden paths sur Kubernetes pour que vos développeurs livrent plus vite, en toute sécurité.
Pipelines de bout en bout : feature stores, entraînement reproductible, registre de modèles, déploiement et surveillance de la dérive.
Architectures cloud-native reproductibles sur AWS/GCP, provisionnées en Terraform, avec CI/CD GitOps et gestion des coûts.
SRE, SLO/SLI, gestion des secrets et sécurité de la supply chain pour des plateformes IA robustes et conformes.
Conception d'une plateforme d'inférence auto-scalable servant plusieurs modèles avec routage intelligent, réduisant les coûts GPU de 40%.
Pipeline RAG sécurisé sur données internes avec évaluation continue, guardrails et traçabilité complète des réponses.
Golden paths self-service sur Kubernetes : du commit à la prod en minutes, avec observabilité et sécurité intégrées par défaut.
Corrélation d'alertes et détection d'anomalies pour diviser par 3 le MTTR et supprimer 70% des alertes non actionnables.
Je cadre vos objectifs, contraintes et l'état actuel de votre infra et de vos données.
Je propose une architecture cible pragmatique, chiffrée et documentée, avec un plan par étapes.
Livraison incrémentale en IaC et GitOps, testée, observable et transférable à vos équipes.
Mise en production, monitoring, optimisation des coûts et montée en compétence de vos équipes.
Le LLMOps désigne l'ensemble des pratiques pour déployer, versionner, monitorer et faire évoluer des grands modèles de langage (LLM) en production : RAG, fine-tuning, évaluation, contrôle des coûts et de la latence.
Le MLOps industrialise les modèles ML (entraînement, registre, déploiement, dérive). Le LLMOps ajoute les spécificités des LLM (prompts, RAG, évaluation). L'AIOps applique le ML à l'exploitation IT pour réduire le bruit d'alertes et le MTTR.
Je déploie les LLM via vLLM sur Kubernetes avec autoscaling GPU à la requête, routing multi-modèles, guardrails et observabilité (coût, latence, qualité), provisionnés en Infrastructure as Code.
IASWITCH est un ingénieur freelance en plateformes IA basé en Belgique, intervenant en remote à travers l'Europe sur des missions LLMOps, AIOps, MLOps et Platform Engineering en tant que consultant indépendant.
Parlons-en. Décrivez-moi votre contexte et vos objectifs, je reviens vers vous rapidement avec une première lecture.