Le poste Expert MLOps & LLMOps
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Cherry Pick est Ă la recherche d'un "Expert MLOPS" pour un client dans le secteur de la finance
DescriptionđŻ Contexte de la MissionL'environnement de travail : Le Lab DataVous rejoindrez le Lab Data d'un acteur majeur dans son secteur, une Ă©quipe clĂ© dont le pĂ©rimĂštre d'action et l'impact ont considĂ©rablement augmentĂ©. Ce Lab est au cĆur de la stratĂ©gie data et IA de l'entreprise, agissant comme le moteur de l'accessibilitĂ© et de l'exploitation avancĂ©e des donnĂ©es (Data Mesh et Data Lake). L'Ă©quipe est responsable de la construction du magasin Workspace pour rendre accessibles les donnĂ©es et les analytics.
Les EnjeuxL'équipe est en pleine phase d'accélération (Go-to-Market) et gÚre actuellement une forte croissance, avec plus de 60 agents et modÚles en production.
L'objectif principal est de professionnaliser l'industrialisation des modÚles et des agents IA. L'enjeu est critique : améliorer la vitesse et la maturité du suivi de production pour répondre à l'augmentation des utilisateurs, garantir une performance et une fiabilité irréprochables, et maintenir un onboarding rapide des nouvelles initiatives.
đ Missions PrincipalesEn tant qu'Expert MLOps, vous jouerez un rĂŽle stratĂ©gique dans l'industrialisation, l'orchestration et l'opĂ©rationnalisation de la plateforme.
Industrialisation des Agents et ModĂšles (MLOps & LLM Ops)Â :
Définir et implémenter le ML Lifecycle Management complet (entraßnement, versioning, déploiement continu et monitoring) pour tous les modÚles et agents en production.
Mettre en Ćuvre les processus LLM Ops spĂ©cifiques Ă l'industrialisation des Grands ModĂšles de Langage et des architectures avancĂ©es basĂ©es sur des agents.
Orchestration et Opérationnalisation :
Concevoir et maintenir les architectures d'orchestration basées sur Kubernetes.
Assurer la connectivité du Data Lab, notamment via les connecteurs Spark et Workspace, et garantir la consommation des analytics par API.
Soutenir l'exploitation de la Plateforme Agentique (ex. : Agent Orchestrator, Agent Catalog) et des composants IA et Data Viz (Elastic Search, Power BI).
Performance et Observabilité :
Mener des actions pour accélérer la performance et l'exécution des flux de production.
Mettre en place un systÚme d'Observabilité avancé (critique pour cette mission) pour le suivi et l'amélioration continue de la qualité, de la stabilité et de la performance des modÚles déployés.
Montée en Compétence :
Agir comme Professional Service en apportant votre expertise pour élever le niveau de maturité technique de l'équipe (step up) sur les meilleures pratiques MLOps.
Profil recherché
Expertise MLOps / DevOps : Solide expérience dans l'industrialisation des modÚles Machine Learning ou Large Language Models (LLM Ops).
Orchestration & Conteneurisation : Maßtrise avancée de Kubernetes pour le déploiement et l'opérationnalisation.
Stack Data : Maßtrise de Spark et SQL.
Cloud & Stockage : Expérience avec des environnements cloud (ex. : Amazon S3).
Connaissance de l'Infrastructure as Code (IaC), notamment Terraform.
ExpĂ©rience de la mise en Ćuvre de la connectivitĂ© du Data Lab via Spark et Workspace.
Connaissance des mécanismes d'orchestration (type n8n en interne).
Rigueur en Production : Forte capacité à gérer les enjeux de performance, de vitesse et de maturité du suivi de production dans un environnement à fort trafic.
Expertise Technique : Capacité à jouer un rÎle d'expert pour step up l'équipe.
Anglais : Niveau Professionnel indispensable.
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