Description du poste et des missions
Taux journalier (TJM): 550
Vous êtes passionné(e) par le MLOps, les infrastructures Cloud et l'industrialisation de l'IA ? Cette mission est faite pour vous !
Nous recherchons un(e) MLOps Engineer pour rejoindre une équipe Data Platform internationale et contribuer à la conception et à l'évolution d'une plateforme ML performante, scalable et sécurisée, au service des Data Scientists et ML Engineers.
Vos missions
*
Concevoir et optimiser des infrastructures d'entraînement et d'inférence ML sur AWS et GCP, notamment avec des ressources GPU.
*
Industrialiser et automatiser les infrastructures Cloud via Terraform.
*
Développer des pipelines CI/CD/CT pour l'entraînement, la validation et le déploiement des modèles.
*
Gérer le cycle de vie des modèles ML : tracking, Model Registry et Feature Store.
*
Mettre en place le monitoring des modèles en production et détecter les dérives.
*
Accompagner les équipes Data Science dans l'adoption des solutions MLOps et diffuser les bonnes pratiques.
Environnement technique
AWS, GCP, Databricks, MLflow, Terraform, Docker, Kubernetes, GPU, Airflow, GitHub Actions.
Profil recherché
*
Minimum 3 ans d'expérience en MLOps, ML Engineering ou Platform/DevOps appliqué au Machine Learning.
*
Solide maîtrise des environnements Cloud AWS et GCP.
*
Expertise en MLOps, industrialisation ML et infrastructures GPU.
*
Bonne connaissance de Databricks et Terraform.
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Anglais courant, esprit collaboratif et sens du service.
Vous êtes passionné(e) par le MLOps, les infrastructures Cloud et l'industrialisation de l'IA ? Cette mission est faite pour vous !
Nous recherchons un(e) MLOps Engineer pour rejoindre une équipe Data Platform internationale et contribuer à la conception et à l'évolution d'une plateforme ML performante, scalable et sécurisée, au service des Data Scientists et ML Engineers.
Vos missions
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Concevoir et optimiser des infrastructures d'entraînement et d'inférence ML sur AWS et GCP, notamment avec des ressources GPU.
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Industrialiser et automatiser les infrastructures Cloud via Terraform.
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Développer des pipelines CI/CD/CT pour l'entraînement, la validation et le déploiement des modèles.
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Gérer le cycle de vie des modèles ML : tracking, Model Registry et Feature Store.
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Mettre en place le monitoring des modèles en production et détecter les dérives.
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Accompagner les équipes Data Science dans l'adoption des solutions MLOps et diffuser les bonnes pratiques.
Environnement technique
AWS, GCP, Databricks, MLflow, Terraform, Docker, Kubernetes, GPU, Airflow, GitHub Actions.
Profil recherché
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Minimum 3 ans d'expérience en MLOps, ML Engineering ou Platform/DevOps appliqué au Machine Learning.
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Solide maîtrise des environnements Cloud AWS et GCP.
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Expertise en MLOps, industrialisation ML et infrastructures GPU.
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Bonne connaissance de Databricks et Terraform.
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Anglais courant, esprit collaboratif et sens du service.