Dans le cadre du développement de projets autour de la Data et de l’Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) MLOps afin d’accompagner l’un de nos clients dans la conception, l’industrialisation et le déploiement de solutions IA.
Vous intégrerez un environnement technique stimulant, à la croisée des enjeux DevOps, Cloud, Data et Intelligence Artificielle, avec pour objectif de faciliter et fiabiliser le développement et la mise en production des solutions IA.
Vos missions :
Vous interviendrez notamment sur les sujets suivants :
- Concevoir et mettre à disposition des outils facilitant le développement, le déploiement et le monitoring des solutions IA ;
- Participer au déploiement et à l’amélioration continue d’une démarche MLOps ;
- Contribuer à la conception et à la mise en place d’une plateforme dédiée aux usages Data et IA ;
- Automatiser les processus de déploiement et d’industrialisation des modèles et applications IA ;
- Concevoir et proposer des architectures techniques robustes, évolutives et scalables ;
- Mettre en œuvre les principes d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) ;
- Participer à l’amélioration des pratiques DevOps et Software Engineering ;
- Contribuer à l’optimisation des infrastructures et à la maîtrise des coûts dans une démarche FinOps ;
- Participer à la fiabilisation, au monitoring et à l’amélioration continue des plateformes ;
- Assurer une veille technologique autour des sujets Cloud, Data, DevOps, MLOps et Intelligence Artificielle.
Environnement technique :
Vous serez amené(e) à travailler principalement avec :
- Python
- SQL
- Docker
- Kubernetes
- Helm
- Pipelines CI/CD et Pipeline as Code
- Environnements Cloud, notamment Azure
- Outils et pratiques DevOps
- Environnements Data / IA / Machine Learning
- Pratiques MLOps
Profil recherché :
Vous justifiez idéalement d’au moins 5 ans d’expérience dans des environnements MLOps et/ou DevOps, et souhaitez évoluer sur des problématiques liées à l’industrialisation de solutions Data et IA.
Vous disposez notamment :
- D’un très bon niveau en Software Engineering : bonnes pratiques de développement, architecture logicielle, design patterns, tests, qualité de code, etc. ;
- D’une bonne maîtrise de Python ou d’un autre langage orienté objet ;
- De bonnes connaissances en SQL ;
- D’une expérience confirmée des environnements DevOps ;
- D’une bonne maîtrise de Docker et Kubernetes ;
- D’une connaissance des problématiques de CI/CD et d’automatisation des déploiements ;
- D’une bonne compréhension des environnements Cloud.
Une expertise avancée en Intelligence Artificielle ou en Data Science n’est pas indispensable : nous recherchons avant tout un profil disposant d’un socle solide en développement et DevOps, avec une appétence forte pour les environnements Data et IA.
Vos qualités :
Au-delà de vos compétences techniques, vous êtes reconnu(e) pour :
- Votre autonomie et votre curiosité technique ;
- Votre sens du service ;
- Votre capacité à travailler avec des interlocuteurs techniques variés ;
- Votre pédagogie et votre capacité à vulgariser des sujets complexes ;
- Votre aisance relationnelle et votre capacité d’écoute ;
- Votre capacité à proposer des solutions et à challenger les choix techniques ;
- Votre intérêt pour les domaines de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle.