Description du poste et des missions
Taux journalier (TJM): 530
Nous recherchons un(e) Senior MLOps Engineer pour rejoindre une équipe Data & IA et contribuer à la conception, l'industrialisation et l'évolution d'une plateforme Machine Learning à l'échelle internationale.
L'objectif : fournir aux Data Scientists et ML Engineers une plateforme performante, automatisée et sécurisée, facilitant l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles de Machine Learning en production.
Localisation : Paris ou Lille
MISSIONS PRINCIPALES
*
Concevoir et administrer les infrastructures d'entraînement et d'inférence ML sur AWS et GCP, notamment avec des ressources GPU et des clusters auto-scalables.
*
Industrialiser et faire évoluer les plateformes MLOps via Terraform et l'Infrastructure as Code.
*
Développer et automatiser des pipelines CI/CD/CT pour l'entraînement, la validation, le déploiement et l'évaluation des modèles.
*
Administrer les outils de suivi des expérimentations et de gestion du cycle de vie des modèles : MLflow, Model Registry et Feature Store.
*
Mettre en place le monitoring des modèles en production, notamment pour détecter les dérives des données et des modèles.
*
Définir les standards, templates et bonnes pratiques MLOps afin de faciliter l'adoption de la plateforme.
*
Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans leur utilisation des solutions, assurer la documentation et partager les bonnes pratiques.
*
Réaliser une veille technique sur les frameworks et outils MLOps.
COMPÉTENCES RECHERCHÉES
*
Expérience : sur un poste MLOps Engineer, ML Engineer ou Platform/DevOps Engineer appliqué au Machine Learning.
*
Cloud : expertise sur AWS et GCP.
*
MLOps : maîtrise du cycle de vie complet des modèles ML, de l'expérimentation à la production.
*
MLflow : tracking des expérimentations et gestion des modèles via Model Registry.
*
Infrastructure & Compute : Terraform, Docker, Kubernetes et gestion des ressources GPU.
*
Data & Orchestration : Databricks et Airflow.
*
CI/CD : Git et GitHub Actions.
*
Soft skills : pédagogie, autonomie, esprit collaboratif et excellent relationnel.
*
Anglais : niveau courant requis pour évoluer dans un environnement international.
Nous recherchons un(e) Senior MLOps Engineer pour rejoindre une équipe Data & IA et contribuer à la conception, l'industrialisation et l'évolution d'une plateforme Machine Learning à l'échelle internationale.
L'objectif : fournir aux Data Scientists et ML Engineers une plateforme performante, automatisée et sécurisée, facilitant l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles de Machine Learning en production.
Localisation : Paris ou Lille
MISSIONS PRINCIPALES
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Concevoir et administrer les infrastructures d'entraînement et d'inférence ML sur AWS et GCP, notamment avec des ressources GPU et des clusters auto-scalables.
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Industrialiser et faire évoluer les plateformes MLOps via Terraform et l'Infrastructure as Code.
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Développer et automatiser des pipelines CI/CD/CT pour l'entraînement, la validation, le déploiement et l'évaluation des modèles.
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Administrer les outils de suivi des expérimentations et de gestion du cycle de vie des modèles : MLflow, Model Registry et Feature Store.
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Mettre en place le monitoring des modèles en production, notamment pour détecter les dérives des données et des modèles.
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Définir les standards, templates et bonnes pratiques MLOps afin de faciliter l'adoption de la plateforme.
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Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans leur utilisation des solutions, assurer la documentation et partager les bonnes pratiques.
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Réaliser une veille technique sur les frameworks et outils MLOps.
COMPÉTENCES RECHERCHÉES
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Expérience : sur un poste MLOps Engineer, ML Engineer ou Platform/DevOps Engineer appliqué au Machine Learning.
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Cloud : expertise sur AWS et GCP.
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MLOps : maîtrise du cycle de vie complet des modèles ML, de l'expérimentation à la production.
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MLflow : tracking des expérimentations et gestion des modèles via Model Registry.
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Infrastructure & Compute : Terraform, Docker, Kubernetes et gestion des ressources GPU.
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Data & Orchestration : Databricks et Airflow.
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CI/CD : Git et GitHub Actions.
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Soft skills : pédagogie, autonomie, esprit collaboratif et excellent relationnel.
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Anglais : niveau courant requis pour évoluer dans un environnement international.