Job position Techlead MLOps
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Missions Principales du Responsable de Plateforme MLOps (mission Pilote de Socle) Conception et Architecture :
• Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme MLOps en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA et les standards .
• Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps les plus pertinents en se basant sur le cadrage réalisé en 2025 (orchestration, versioning de modèles, monitoring, CI/CD pour l'IA, etc.).
• Assurer la cohérence et l'intégration de la plateforme MLOps avec les socles CI/CD, LLMOps existant et Python à venir.
Mise en Œuvre et Déploiement :
• Superviser et participer activement à la mise en œuvre technique de la plateforme MLOps.
• Compléter le socle CI/CD avec les compostants spécifiques aux modèles d'IA.
• Définir et implémenter les processus de déploiement et de mise à jour des modèles en production en s’appuyant sur l’existant et les équipes production DSI.
Opérations et Monitoring (RUN) :
• Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la plateforme MLOps en production.
• Mettre en place des outils et des processus de monitoring proactif des modèles et de l'infrastructure.
• Définir et suivre les indicateurs clés de performance (KPIs) et les Service Level Agreements (SLAs) de la plateforme.
• Gérer les incidents et les problèmes liés à la plateforme MLOps en cohérence avec les pratiques
Standardisation et Bonnes Pratiques :
• Établir et promouvoir les bonnes pratiques MLOps au sein des équipes Data & IA. • Définir les standards de développement, de test et de déploiement des modèles.
• Assurer la documentation technique et fonctionnelle de la plateforme.
Accompagnement et Support :
• Accompagner les équipes Data Scientists et Machine Learning Engineers dans l'utilisation de la plateforme.
• Fournir un support technique de niveau expert aux utilisateurs.
• Contribuer au processus de formation et de partage de connaissances sur les outils et processus MLOps en lien avec les équipe change du Data Office.
Veille Technologique :
• Assurer une veille technologique constante sur les évolutions du marché MLOps et proposer des améliorations continues.
Candidate profile
Expertise Technique Indispensable : • Connaissance des architectures Cloud (idéalement GCP) et des services associés à l'IA/ML. • Capacité à définir et mettre en œuvre des stratégies de déploiement et de maintenance de modèles ML en production. • Maîtrise des enjeux de scalabilité, de performance et de sécurité des plateformes IA. • Maîtrise approfondie des principes et outils MLOps (ex: MLflow, Kubeflow, Airflow). • Solides compétences en orchestration de conteneurs (Docker, Kubernetes). • Expérience avec les plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) et leurs services IA/ML. • Maîtrise des outils CI/CD : tests, packaging, déploiement automatisé (GitLab, CloudBees, etc.), configurations (serveur de données cible, monitoring, etc.). • Excellente connaissance de Python et de ses frameworks ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). • Connaissance des bases de données (SQL, NoSQL) et des outils de Big Data (Spark, Hadoop). • Expérience en monitoring et alerting (Prometheus, Grafana, ELK). • Connaissance des principes et contraintes de sécurité des systèmes d'information.
Formation et expériences : • Diplôme d'ingénieur ou Master 2 en informatique, Data Science, ou domaine équivalent • Minimum 5 ans d'expérience significative en MLOps, DevOps, ou ingénierie de plateforme (outils, infrastructures, méthodologies), avec une expérience avérée dans la mise en place et la gestion de plateformes de type socle. • Expérience significative en gestion de projet technique et pilotage d'équipes
Working environment
• Mettre en œuvre les composants du socle MLOps industriel, en s'assurant de sa scalabilité et en impliquant toutes les parties prenantes DSI. • Simplifier l'industrialisation des solutions, produits ou services d'IA en identifiant et en mettant en œuvre les outils, les processus et la méthodologie assurant un déploiement fluide et pérenne. • Participer à la réintégration des cas d'usage déjà en production afin qu'ils se conforment à ce nouveau socle. • Superviser le pilotage et la gestion opérationnelle de la plateforme MLOps, de sa conception à son exploitation en RUN. Méthodologie et Outils • Méthodologie Projet : Agile. Instances de Suivi et de Pilotage Les profils recherchés participeront activement aux instances suivantes : • Comité Projet (Hebdo) : Suivi rapproché de l'avancement, traitement des difficultés, identification/évaluation des risques. • Comité de Pilotage (Mensuel) : Comité décisionnel, mise sous contrôle des résultats attendus. • Comité Technique (Préalable à certains jalons) : Évaluation et validation des choix d'architecture, exploitabilité, solutions de sécurité SI.
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