Le poste ML Ops
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En tant que ML Ops Engineer, vous jouerez un rôle essentiel dans l’intégration, le déploiement, l’industrialisation et la maintenance des modèles d’IA/ML. Vous garantirez la performance, la fiabilité, la sécurité et la conformité des modèles déployés tout en collaborant étroitement avec les équipes internes (produit, projet, technique, cloud).
Vous serez amené notamment à :
· Déployer, intégrer et optimiser les modèles ML dans un environnement Azure Cloud.
· Garantir la performance (temps d’inférence, scalabilité), la maîtrise des coûts et la fiabilité opérationnelle.
· Implémenter des architectures robustes alignées sur les bonnes pratiques ML Ops.
· Concevoir, mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD
· Le packaging et la mise en production
· La supervision temps réel (logs, métriques, alertes, drift detection)
· Automatiser les cycles de vie des modèles (ML lifecycle management).
Profil recherché
· Maîtrise des environnements Azure (Azure ML, Azure DevOps, ACR, AKS, etc.).
· Solides compétences en Python, Docker, Kubernetes, MLflow ou équivalents.
· Connaissance des pratiques CI/CD, d’observabilité et d’ingénierie cloud.
· Compréhension du cycle de vie des modèles ML (déploiement, monitoring, drift, versioning).
· Anglais écrit oral – à l’aise
Environnement de travail
-Démarrage : Janvier
-Durée : 3 mois – potentiellement renouvelables
-Localisation : Grenoble
-Télétravail : Oui – pas de Full Remote – On-boarding sur site
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