Offre d'emploi Cloud DevOps

Contexte:

Le DataLab développe des pratiques MLOPS pour optimiser le cycle de vie des projets IA. Un premier volet a été adressé au niveau du versioning des modèles et l’industrialisation de l’IA en se basant sur un socle basé sur Kafka / Kubernetes.

L’objectif de la mission est de packager des IA de contrôle et d’extraction d’informations dans les documents:

- Se focaliser sur la phase DevOps en automatisant la pipeline d’apprentissage, le versioning et déploiement du modèle ;
- Automatiser l'exécution du pipeline de ML afin de ré-entraîner les nouveaux modèles avec de nouvelles données ;
- Configurer un système de livraison continue pour déployer fréquemment de nouvelles versions de l'intégralité du pipeline de ML (CI/CD).

L’idée est de rendre les modèles de machine learning (ML) évolutifs et de les déployer en production aussi simples que possible, en laissant Kubernetes faire ce qu'il fait de mieux :

- Déploiements faciles, reproductibles et portables sur une infrastructure diversifiée ;
- Déploiement et gestion de microservices ;
- Mise à l'échelle en fonction de la demande ;
- Mise en place du socle DataOps – industrialisation des microservices IA ;
- Former l’équipe sur les pratiques DevOps/DataOps ;
- Participer sur les différents projets ;
- Gérer l’exploitation du cluster Kubernetes et l’orchestration des ressources.

Exigences Techniques:
- Packaging & API : De fortes compétences CI/CD – Docker - API ;
- Développement (Python): Python avancé ;
- Architecture & Infrastructure: Définir l’architecture cible – Travailler avec le producteur informatique pour mettre en place l’infrastructure cible et participer au déploiement.