Description du poste et des missions
Salaire: 510
CHEF DE PROJET TECHNIQUE CLOUD IA / MLOPS - AWS & AZURE (H/F)
Localisation : Aubervilliers
Télétravail : 3 jours de présence sur site par semaine
CONTEXTE DE LA MISSION
Au sein du pôle Infrastructure Technique de la DSI, vous rejoignez la squad IA / MLOps pour industrialiser, déployer et maintenir en production des solutions d'intelligence artificielle.
À l'interface entre les équipes métiers, Data Science et Infrastructure, vous travaillez en binôme avec une ingénieure ML/MLOps sur deux périmètres :
*
AWS : traitement de données industrielles, rapprochement spatio-temporel et développement de services serverless.
*
Azure : industrialisation et déploiement de modèles ML sur plusieurs sites industriels, de l'entraînement au suivi en production.
VOS MISSIONS
*
Concevoir et faire évoluer les architectures Cloud IA sur AWS et Azure.
*
Développer et fiabiliser les pipelines MLOps : versioning des données et modèles, entraînement, évaluation automatisée, déploiement et surveillance de la dérive.
*
Accompagner les Data Scientists dans la mise en production de leurs modèles et intégrer les services d'IA générative.
*
Automatiser les infrastructures avec Terraform et contribuer aux architectures conteneurisées et serverless.
*
Garantir la sécurité, l'observabilité et la maîtrise des coûts des environnements IA.
*
Assurer le support N3 et préparer le transfert aux équipes d'exploitation : documentation d'architecture, procédures et partage de connaissances.
PROFIL RECHERCHÉ
Vous disposez d'une expérience confirmée en ML Engineering / MLOps et Cloud, avec une forte capacité d'intervention technique et de coordination entre équipes.
Compétences indispensables :
*
Python et Data Science appliquée : analyse exploratoire, feature engineering, rapprochement spatio-temporel et évaluation de modèles sur données industrielles bruitées.
*
MLOps : CI/CD ML, registres de modèles, inférence temps réel et batch, déploiements blue/green et monitoring de dérive.
*
AWS : SageMaker, Lambda, S3, Glue et Bedrock.
*
Azure : Azure Machine Learning, Microsoft Fabric / OneLake et services Azure AI.
*
DevOps : Terraform, Docker, Kubernetes (AKS / EKS), Git et Azure DevOps et/ou GitLab CI.
*
Maîtrise des enjeux de sécurité, de réseau, de supervision et de FinOps Cloud.
Compétences appréciées :
*
Données industrielles / SCADA et architectures médaillon Bronze, Silver, Gold.
*
Notions d'apprentissage par renforcement (RL / SAC), de Computer Vision et de GCP / Vertex AI.
*
Certifications Cloud, IA ou Terraform.
CHEF DE PROJET TECHNIQUE CLOUD IA / MLOPS - AWS & AZURE (H/F)
Localisation : Aubervilliers
Télétravail : 3 jours de présence sur site par semaine
CONTEXTE DE LA MISSION
Au sein du pôle Infrastructure Technique de la DSI, vous rejoignez la squad IA / MLOps pour industrialiser, déployer et maintenir en production des solutions d'intelligence artificielle.
À l'interface entre les équipes métiers, Data Science et Infrastructure, vous travaillez en binôme avec une ingénieure ML/MLOps sur deux périmètres :
*
AWS : traitement de données industrielles, rapprochement spatio-temporel et développement de services serverless.
*
Azure : industrialisation et déploiement de modèles ML sur plusieurs sites industriels, de l'entraînement au suivi en production.
VOS MISSIONS
*
Concevoir et faire évoluer les architectures Cloud IA sur AWS et Azure.
*
Développer et fiabiliser les pipelines MLOps : versioning des données et modèles, entraînement, évaluation automatisée, déploiement et surveillance de la dérive.
*
Accompagner les Data Scientists dans la mise en production de leurs modèles et intégrer les services d'IA générative.
*
Automatiser les infrastructures avec Terraform et contribuer aux architectures conteneurisées et serverless.
*
Garantir la sécurité, l'observabilité et la maîtrise des coûts des environnements IA.
*
Assurer le support N3 et préparer le transfert aux équipes d'exploitation : documentation d'architecture, procédures et partage de connaissances.
PROFIL RECHERCHÉ
Vous disposez d'une expérience confirmée en ML Engineering / MLOps et Cloud, avec une forte capacité d'intervention technique et de coordination entre équipes.
Compétences indispensables :
*
Python et Data Science appliquée : analyse exploratoire, feature engineering, rapprochement spatio-temporel et évaluation de modèles sur données industrielles bruitées.
*
MLOps : CI/CD ML, registres de modèles, inférence temps réel et batch, déploiements blue/green et monitoring de dérive.
*
AWS : SageMaker, Lambda, S3, Glue et Bedrock.
*
Azure : Azure Machine Learning, Microsoft Fabric / OneLake et services Azure AI.
*
DevOps : Terraform, Docker, Kubernetes (AKS / EKS), Git et Azure DevOps et/ou GitLab CI.
*
Maîtrise des enjeux de sécurité, de réseau, de supervision et de FinOps Cloud.
Compétences appréciées :
*
Données industrielles / SCADA et architectures médaillon Bronze, Silver, Gold.
*
Notions d'apprentissage par renforcement (RL / SAC), de Computer Vision et de GCP / Vertex AI.
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Certifications Cloud, IA ou Terraform.