Le poste ML Engineer / MLOps (H/F)
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Bonjour Ă tous đ
Je recrute un ML Engineer / MLOps expĂ©rimentĂ© pour intervenir sur des sujets IA GĂ©nĂ©rative avec un fort enjeu dâindustrialisation et de mise en production.
đ Le rĂŽle est clĂ© : transformer des cas dâusage IA en solutions robustes, scalables et maintenues en production (RAG, fine-tuning, optimisation des modĂšles).
đŽ MUST HAVE
⹠Solide expérience en Python /Pandas/ SQL
⹠Expérience en mise en production de modÚles IA
⹠Compétences MLOps (déploiement, monitoring, industrialisation)
âą MaĂźtrise des architectures GenAI (RAG, fine-tuning)
⹠Expérience sur Docker / Kubernetes
âą Environnement Cloud (AWS)
âą MaĂźtrise dâau moins un framework ML (PyTorch, TensorFlowâŠ)
đą NICE TO HAVE
⹠Expérience en Prompt Engineering
âą Outils type LangChain / frameworks LLM
⹠Expérience optimisation performance (coûts, latence)
âą Cas dâusage GenAI en production
âą Environnement data / pipelines dâingestion
Profil recherché
â Profil recherchĂ©
4 Ă 7 ans dâexpĂ©rience en Machine Learning / MLOps
Solide maĂźtrise de Python et SQL
Expérience concrÚte en mise en production de modÚles IA
Bonne maßtrise des pratiques MLOps (déploiement, monitoring, industrialisation)
Connaissance des architectures IA Générative (RAG, fine-tuning)
Ă lâaise avec des environnements Cloud (AWS)
Expérience avec des outils de conteneurisation (Docker, Kubernetes)
MaĂźtrise dâau moins un framework ML (PyTorch, TensorFlowâŠ)
Environnement de travail
4 Ă 7 ans dâexpĂ©rience en Machine Learning / MLOps
Solide maĂźtrise de Python et SQL
Expérience concrÚte en mise en production de modÚles IA
Bonne maßtrise des pratiques MLOps (déploiement, monitoring, industrialisation)
Connaissance des architectures IA Générative (RAG, fine-tuning)
Ă lâaise avec des environnements Cloud (AWS)
Expérience avec des outils de conteneurisation (Docker, Kubernetes)
MaĂźtrise dâau moins un framework ML (PyTorch, TensorFlowâŠ)
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