About this role
En tant qu'Ingénieur MLOps, vous : Participez à l'industrialisation des modèles machine learning en production Concevez et développez des pipelines de données et de modèles robustes Automatisez les workflows CI/CD pour les projets ML Déployez, surveillez et maintenez des modèles scalables sur des environnements cloud ou on-premise Collaborez étroitement avec les Data Scientists, Data Engineers et l'équipe DevOps Assurez le versioning, la traçabilité et la gouvernance des données et des modèles Garantissez la qualité, la sécurité et la performance des solutions mises en production
Votre quotidien pourra inclure les technologies suivantes (indicatif) :
Langages : Python
Pipeline & orchestration : Airflow, Kubeflow, Prefect ou équivalents
CI/CD : GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins
Conteneurs & Orchestration : Docker, Kubernetes
Cloud : AWS / GCP / Azure
Modèles & suivi : MLflow, DVC, Seldon, Feast (Feature Store)
Monitoring & alerting : Prometheus, Grafana, autres outils MLOps Bac+5 en informatique/IA/ingénierie ou expérience équivalente
3+ ans d'expérience en génie logiciel, DevOps & MLOps
Maitrise d'AWS
Expérience pratique des pipelines ML, de la production de modèles et des services conteneurisés
Bonnes pratiques de test, automatisation et qualité logicielle
Autonomie, sens du service et esprit d'équipe
Anglais technique fluide