GITEC

Paris, France

Année de création Non renseigné

Chiffre d’affaires Non renseigné

Collaborateurs < 20

Siège Paris, France

Activité Cabinet de recrutement / placement

Présentation — GITEC

Cabinet de recrutement à taille humaine, Gitec IT, filiale de VNH Resources Group (placements, préembauche et Intérim) est partenaire de multiples clients finaux et d’Entreprises de Services Numériques (ESN) en France.

Fort de notre expertise dans le domaine du recrutement IT depuis 10 ans, nous accompagnons l’ensemble de nos collaborateurs

dans la durée. Cette proximité fait de notre cabinet un acteur de confiance.

Nous recrutons régulièrement dans les domaines suivants :

SUPPORT AUX UTILISATEURS
- Techniciens Service Desk
- Techniciens de Proximité
- Gestionnaires de Parc

INFRASTRUCTURE
• Administrateurs Systèmes
• Administrateurs Base de Données
• Administrateurs Réseaux
• Administrateur SCCM

GOUVERNANCE
• Team Leader
• Account Manager
• Chef et Directeur de Projet
• Directeurs de Compte

Gabine, Barbara, Sarah et Claudine se tiennent à votre écoute !

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Freelance

Mission freelance
Data Scientist - MLOps (F/H)

SMARTPOINT

Publiée le 29/04/2024

Apache

Kubernetes

12 mois

400-450 €

Île-de-France, France

Description du poste : En tant que Data Scientist spécialisé en MLOps (Machine Learning Operations), vous serez chargé de concevoir, développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, tout en assurant leur intégration harmonieuse dans les systèmes de production. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie des données, les scientifiques des données et les développeurs logiciels pour automatiser et optimiser le cycle de vie des modèles, de l'entraînement à la production. Responsabilités : Développement de modèles d'apprentissage automatique : Concevoir et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des techniques avancées telles que l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. MLOps : Mettre en place des pipelines de déploiement automatisés pour les modèles, en utilisant des outils et des frameworks tels que Kubeflow, MLflow ou TensorFlow Extended (TFX). Automatisation et orchestration : Développer des processus automatisés pour l'entraînement, le déploiement et la surveillance des modèles, en utilisant des outils tels que Apache Airflow ou Kubernetes. Surveillance des performances : Mettre en place des systèmes de surveillance pour suivre les performances des modèles en production, en identifiant les dégradations de performance et en proposant des améliorations. Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie des données, les scientifiques des données et les développeurs logiciels pour intégrer efficacement les modèles dans les applications et les services. Optimisation des ressources : Optimiser l'utilisation des ressources informatiques en mettant en place des stratégies de mise à l'échelle automatique et en utilisant des architectures cloud adaptées. Sécurité et conformité : Assurer la sécurité et la conformité des modèles en mettant en place des pratiques de gouvernance des données et en garantissant la confidentialité des informations.

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