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Objectif de la mission Mettre en place et maintenir une chaîne d’intégration et de déploiement des modèles de Machine Learning en production, garantissant robustesse, scalabilité et monitoring. Contexte Vous interviendrez au sein d’une équipe Data & IA pour industrialiser des modèles ML liés à la qualité, la classification et l’enrichissement des données produits. Collaboration étroite avec Data Scientists et Data Engineers pour transformer des prototypes en solutions fiables. Responsabilités Conception & Déploiement Développer et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD). Mettre en place l’infrastructure cloud via IaC. Assurer le versioning des modèles, données et pipelines (ZenML, MLflow). Monitoring & Maintenance Implémenter l’observabilité (drift, latence, qualité prédictions). Configurer alertes pour anomalies et dégradations. Optimiser les ressources de calcul. Collaboration & Qualité Accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques MLOps. Intégrer des Data Quality Gates dans les pipelines. Contribuer à l’architecture Data Mesh (modèles = Data Products).

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".