Mlops Engineer Ia

Dans le cadre d'un renfort équipe, je recherche pour un de mes clients un Mlops Engineer:
**Missions**:
Déployer des modèles IA/ML (incluant LLMs) dans des environnements de production robustes et scalables.
Concevoir et maintenir des pipelines MLOps sur GCP AI/ML services (Vertex AI, Cloud Functions, BigQuery, etc.).
Participer à la conception, la mise en ?uvre et le monitoring de chatbots IA industrialisés (au-delà du PoC).
Mettre en place des pratiques de CI/CD pour les modèles ML, y compris la gestion du cycle de vie des modèles.
Collaborer avec les Data Scientists, les développeurs backend/front-end, les architectes cloud et les métiers.
Garantir la performance, la fiabilité et la sécurité des solutions mises en production.
Stack & environnement technique
**Cloud**: Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, GKE, BigQuery
**Langages**: Python (essentiel), YAML, SQL
**Outils MLOps**: MLFlow, Kubeflow, Vertex Pipelines
**CI/CD**: GitLab CI, Cloud Build, Terraform
**LLMs**: OpenAI API, Vertex AI LLM, LangChain, HuggingFace Transformers
**Monitoring & Observabilité**: Prometheus, Grafana, Cloud Monitoring
**Méthodologie**: Agile / Scrum
Profil recherché
Minimum 3 à 5 ans d?expérience sur des sujets MLOps / IA en environnement Cloud.
Expertise démontrée sur GCP, notamment sur la stack IA/ML (Vertex AI, Dataflow, etc.).
Expérience réussie dans l?industrialisation de chatbots IA, incluant l?orchestration, la scalabilité, et l?intégration.
Bonne compréhension des architectures autour des LLMs et agents conversationnels.
Autonomie, rigueur, sens de la collaboration et capacité à vulgariser des sujets complexes.
Les plus
Expérience avec d?autres cloud providers (AWS, Azure)
Connaissance en sécurité / gouvernance des données IA
Intérêt pour l?optimisation de modèles et la génération augmentée par retrieval (RAG)
Dans le cadre d'un renfort équipe, je recherche pour un de mes clients un Mlops Engineer:
**Missions**:
Déployer des modèles IA/ML (incluant LLMs) dans des environnements de production robustes et scalables.
Concevoir et maintenir des pipelines MLOps sur GCP AI/ML services (Vertex AI, Cloud Functions, BigQuery, etc.).
Participer à la conception, la mise en ?uvre et le monitoring de chatbots IA industrialisés (au-delà du PoC).
Mettre en place des pratiques de CI/CD pour les modèles ML, y compris la gestion du cycle de vie des modèles.
Collaborer avec les Data Scientists, les développeurs backend/front-end, les architectes cloud et les métiers.
Garantir la performance, la fiabilité et la sécurité des solutions mises en production.
Stack & environnement technique
**Cloud**: Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, GKE, BigQuery
**Langages**: Python (essentiel), YAML, SQL
**Outils MLOps**: MLFlow, Kubeflow, Vertex Pipelines
**CI/CD**: GitLab CI, Cloud Build, Terraform
**LLMs**: OpenAI API, Vertex AI LLM, LangChain, HuggingFace Transformers
**Monitoring & Observabilité**: Prometheus, Grafana, Cloud Monitoring
**Méthodologie**: Agile / Scrum
Profil recherché
Minimum 3 à 5 ans d?expérience sur des sujets MLOps / IA en environnement Cloud.
Expertise démontrée sur GCP, notamment sur la stack IA/ML (Vertex AI, Dataflow, etc.).
Expérience réussie dans l?industrialisation de chatbots IA, incluant l?orchestration, la scalabilité, et l?intégration.
Bonne compréhension des architectures autour des LLMs et agents conversationnels.
Autonomie, rigueur, sens de la collaboration et capacité à vulgariser des sujets complexes.
Les plus
Expérience avec d?autres cloud providers (AWS, Azure)
Connaissance en sécurité / gouvernance des données IA
Intérêt pour l?optimisation de modèles et la génération augmentée par retrieval (RAG)