Le poste Ingénieur MLOps – Production de la chaîne d’intégration des modèles de Machine Learning
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1. Conception et Déploiement
Industrialisation ML : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles de qualité des données.
IaC & Reproductibilité : Gérer l'infrastructure cloud (IaC) et assurer le versioning des modèles, données (Feature Store) et pipelines (ZenML, MLflow).
2. Monitoring et Maintenance
Observabilité/Alerting : Implémenter le monitoring (Drift, latence) et configurer des alertes pour les modèles 3P en production.
Optimisation : Optimiser les ressources de calcul pour les modèles.
3. Collaboration et Qualité
Conseil MLOps : Accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques MLOps (tests, code quality).
Data Quality Gates : Intégrer des validations de schémas et des "Data Quality Gates" dans les pipelines.
Data Mesh : Contribuer à l'architecture Data Mesh en traitant les modèles comme des "Data Products".
Profil recherché
frameworks MLOps - Confirmé - Impératif
Python - Confirmé - Impératif
Orchestration/Pipelines - Confirmé - Impératif
🛠️ Stack Technique Requise
Langages : Python (impératif), Bash.
Cloud : Maîtrise d'un cloud majeur (GCP un fort atout).
Orchestration MLOps : Airflow/Kubeflow/Dagster/Prefect et frameworks MLOps (ZenML, MLflow, Vertex AI).
Conteneurisation : Docker et Kubernetes (indispensable).
CI/CD & IaC : Git/GitLab/GitHub, Terraform/Ansible.
Data Quality/Versioning : Expérience (Great Expectations, Deeque, Feast, MLflow Model Registry).
✨ Profil Recherché
Formation : Bac+5 (Informatique, Data Science).
Expérience : Min. 5 ans en DevOps, Data Engineer, idéalement ML Engineer / MLOps.
Compétences : Compréhension des enjeux de la qualité des données produit 3P (Marketplace).
Soft Skills : Autonomie, excellent relationnel, rigueur, proactivité.
Langues : Français et Anglais courant.
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Ingénieur MLOps – Production de la chaîne d’intégration des modèles de Machine Learning
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