Job position INGENIEUR MLOps
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Objectif de la mission
Mettre en place et maintenir une chaîne d’intégration et de déploiement des modèles de Machine Learning en production, garantissant robustesse, scalabilité et monitoring.
Contexte
Vous interviendrez au sein d’une équipe Data & IA pour industrialiser des modèles ML liés à la qualité, la classification et l’enrichissement des données produits. Collaboration étroite avec Data Scientists et Data Engineers pour transformer des prototypes en solutions fiables.
Conception & Déploiement
Développer et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD).
Mettre en place l’infrastructure cloud via IaC.
Assurer le versioning des modèles, données et pipelines (ZenML, MLflow).
Monitoring & Maintenance
Implémenter l’observabilité (drift, latence, qualité prédictions).
Configurer alertes pour anomalies et dégradations.
Optimiser les ressources de calcul.
Collaboration & Qualité
Accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques MLOps.
Intégrer des Data Quality Gates dans les pipelines.
Contribuer à l’architecture Data Mesh (modèles = Data Products).
Candidate profile
Bac+5 en Informatique ou Data Science.
Minimum 5 ans d’expérience en DevOps/Data Engineering, idéalement MLOps.
Autonomie, rigueur, proactivité, excellent relationnel.
Français courant, anglais professionnel.
Localisation : Lille.
Working environment
Frameworks MLOps : ZenML, MLflow, Vertex AI ou équivalent.
Langage : Python confirmé.
Orchestration/Pipelines : Airflow, Kubeflow, Dagster ou Prefect.
Conteneurisation : Docker, Kubernetes.
CI/CD & IaC : Git/GitLab/GitHub, Terraform/Ansible.
Data Quality/Versioning : Great Expectations, Deeque, Feast, MLflow Model Registry.
Cloud : Maîtrise d’un cloud majeur (GCP recommandé).
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