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Vous assurez le pont entre la recherche en Data Science et la mise en production des modèles prédictifs. Votre mission principale consiste à industrialiser les pipelines de Machine Learning pour garantir leur robustesse, leur répétabilité et leur scalabilité. Vous mettez en place des chaînes de CI/CD spécifiques au ML (MLOps) incluant le versioning des données, des modèles et du code. Vous développez des outils de monitoring pour détecter la dérive des données (data drift) et la baisse de performance des modèles en production. Vous travaillez sur l'optimisation des infrastructures de calcul (GPU/CPU), la conteneurisation des modèles (Docker/Kubernetes) et l'exposition via des micro-services performants. Expert technique, vous collaborez avec les Data Scientists pour optimiser les algorithmes et avec les équipes Infra pour garantir une intégration fluide dans l'écosystème Cloud ou On-premise de la banque.
Profil recherché
Ingénieur avec une forte expertise en Python, frameworks ML (Scikit-Learn, PyTorch/TensorFlow) et outils MLOps (MLflow, Kubeflow). Vous possédez une solide culture logicielle (Clean Code, tests unitaires) appliquée à la science des données. Esprit pragmatique et analytique indispensable.
Environnement de travail
Situé à Montrouge, ce poste est intégré à un centre d'excellence Data Science. Vous évoluez dans un cadre technologique stimulant où l'IA est mise au service de la détection de fraude, du risque et de la relation client.
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Ingénieur Machine Learning (MLOps)
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