Job position Consultant MLOps GenAI
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Contexte
Dans le cadre du renforcement de notre pôle Data & IA, nous recherchons un(e) Consultant(e) confirmé(e) Data Engineer / MLOps spécialisé(e) GenAI.
Le profil idéal se situe à mi-chemin entre le Data Engineering et le MLOps, avec une solide expertise sur GCP, une appétence pour la GenAI, et la capacité à résoudre des problématiques de production.
Missions principales
Concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines data sur GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub).
Mettre en place et optimiser des modèles et services IA/GenAI via Vertex AI.
Assurer l’industrialisation et la mise en production de modèles (CI/CD, monitoring, optimisation).
Développer en Python des outils et composants réutilisables pour les projets Data/IA.
Implémenter des transformations et orchestrations de données avec DBT.
Diagnostiquer et résoudre les incidents de production liés aux pipelines, modèles ou API IA.
Collaborer avec les équipes Data Science, DevOps et métiers pour assurer la qualité, robustesse et performance des solutions.
Compétences techniques recherchées
Langages : Python (avancé), SQL.
Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Vertex AI).
Data Engineering : DBT, orchestration (Airflow, Cloud Composer).
MLOps / GenAI : Vertex AI pipelines, modèles LLM/GenAI, monitoring et déploiement en prod.
CI/CD : GitLab CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes.
Observabilité : Logging, monitoring, optimisation de pipelines et modèles en prod.
Soft skills
Esprit analytique et orienté résolution de problèmes.
Capacité à travailler en transverse avec des équipes Data Science, IT et métiers.
Autonomie, proactivité et rigueur, avec une approche pragmatique.
Intérêt marqué pour les dernières évolutions IA et GenAI.
Profil recherché
Expérience : 3 à 6 ans en Data Engineering et/ou MLOps, avec une exposition significative à GCP.
Bonus : une première expérience réussie sur des projets GenAI (LLM, Vertex AI, APIs d’IA générative).
Candidate profile
Contexte
Dans le cadre du renforcement de notre pôle Data & IA, nous recherchons un(e) Consultant(e) confirmé(e) Data Engineer / MLOps spécialisé(e) GenAI.
Le profil idéal se situe à mi-chemin entre le Data Engineering et le MLOps, avec une solide expertise sur GCP, une appétence pour la GenAI, et la capacité à résoudre des problématiques de production.
Missions principales
Concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines data sur GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub).
Mettre en place et optimiser des modèles et services IA/GenAI via Vertex AI.
Assurer l’industrialisation et la mise en production de modèles (CI/CD, monitoring, optimisation).
Développer en Python des outils et composants réutilisables pour les projets Data/IA.
Implémenter des transformations et orchestrations de données avec DBT.
Diagnostiquer et résoudre les incidents de production liés aux pipelines, modèles ou API IA.
Collaborer avec les équipes Data Science, DevOps et métiers pour assurer la qualité, robustesse et performance des solutions.
Compétences techniques recherchées
Langages : Python (avancé), SQL.
Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Vertex AI).
Data Engineering : DBT, orchestration (Airflow, Cloud Composer).
MLOps / GenAI : Vertex AI pipelines, modèles LLM/GenAI, monitoring et déploiement en prod.
CI/CD : GitLab CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes.
Observabilité : Logging, monitoring, optimisation de pipelines et modèles en prod.
Soft skills
Esprit analytique et orienté résolution de problèmes.
Capacité à travailler en transverse avec des équipes Data Science, IT et métiers.
Autonomie, proactivité et rigueur, avec une approche pragmatique.
Intérêt marqué pour les dernières évolutions IA et GenAI.
Profil recherché
Expérience : 3 à 6 ans en Data Engineering et/ou MLOps, avec une exposition significative à GCP.
Bonus : une première expérience réussie sur des projets GenAI (LLM, Vertex AI, APIs d’IA générative).
Working environment
Contexte
Dans le cadre du renforcement de notre pôle Data & IA, nous recherchons un(e) Consultant(e) confirmé(e) Data Engineer / MLOps spécialisé(e) GenAI.
Le profil idéal se situe à mi-chemin entre le Data Engineering et le MLOps, avec une solide expertise sur GCP, une appétence pour la GenAI, et la capacité à résoudre des problématiques de production.
Missions principales
Concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines data sur GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub).
Mettre en place et optimiser des modèles et services IA/GenAI via Vertex AI.
Assurer l’industrialisation et la mise en production de modèles (CI/CD, monitoring, optimisation).
Développer en Python des outils et composants réutilisables pour les projets Data/IA.
Implémenter des transformations et orchestrations de données avec DBT.
Diagnostiquer et résoudre les incidents de production liés aux pipelines, modèles ou API IA.
Collaborer avec les équipes Data Science, DevOps et métiers pour assurer la qualité, robustesse et performance des solutions.
Compétences techniques recherchées
Langages : Python (avancé), SQL.
Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Vertex AI).
Data Engineering : DBT, orchestration (Airflow, Cloud Composer).
MLOps / GenAI : Vertex AI pipelines, modèles LLM/GenAI, monitoring et déploiement en prod.
CI/CD : GitLab CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes.
Observabilité : Logging, monitoring, optimisation de pipelines et modèles en prod.
Soft skills
Esprit analytique et orienté résolution de problèmes.
Capacité à travailler en transverse avec des équipes Data Science, IT et métiers.
Autonomie, proactivité et rigueur, avec une approche pragmatique.
Intérêt marqué pour les dernières évolutions IA et GenAI.
Profil recherché
Expérience : 3 à 6 ans en Data Engineering et/ou MLOps, avec une exposition significative à GCP.
Bonus : une première expérience réussie sur des projets GenAI (LLM, Vertex AI, APIs d’IA générative).
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