Le poste Ingénieur MLOps – Production de la chaîne d’intégration des modèles de Machine Learning
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Pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour entraînement, validation et déploiement.
Infrastructure cloud (IaC) opérationnelle.
Système de monitoring et alerting pour modèles ML en production.
Documentation technique et bonnes pratiques MLOps.
Frameworks MLOps : ZenML, MLflow, Vertex AI ou équivalent.
Python : Confirmé.
Orchestration/Pipelines : Airflow, Kubeflow, Dagster ou Prefect.
Conteneurisation : Docker, Kubernetes.
CI/CD & IaC : Git/GitLab/GitHub, Terraform/Ansible.
Data Quality/Versioning : Great Expectations, Deeque, Feast, MLflow Model Registry.
Cloud : Maîtrise d’un cloud majeur (GCP fortement recommandé).
Français : Courant (Impératif).
Anglais : Professionnel (Impératif).
Profil recherché
Frameworks MLOps : ZenML, MLflow, Vertex AI ou équivalent.
Python : Confirmé.
Orchestration/Pipelines : Airflow, Kubeflow, Dagster ou Prefect.
Conteneurisation : Docker, Kubernetes.
CI/CD & IaC : Git/GitLab/GitHub, Terraform/Ansible.
Data Quality/Versioning : Great Expectations, Deeque, Feast, MLflow Model Registry.
Cloud : Maîtrise d’un cloud majeur (GCP fortement recommandé).
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