Engineer MLOps

il y a 2 jours

Paris, Île-de-France TxxxxxxAI Temps plein
de l'entreprise : À mesure que les systèmes d'IA opèrent de plus en plus dans le monde physique — robots, infrastructures intelligentes, systèmes autonomes — un problème critique demeure non résolu : nous savons faire des prédictions, mais nous avons encore du mal à quantifier, en temps réel, la fiabilité réelle de ces prédictions.

TxxxxxxAI
(le nom sera révélé dans les prochains jours) se concentre sur l'ajout d'une couche de fiabilité en temps réel aux modèles d'IA, conçue pour mesurer l'incertitude, détecter lorsque les modèles fonctionnent en dehors de leurs conditions de sécurité, et soutenir une prise de décision plus sûre dans des environnements critiques.

1.Missions principales

Industrialisation des modèles ML

  • Concevoir et maintenir des pipelines ML de bout en bout (training, validation, déploiement).
  • Gérer le passage
    POC → production
    dans des contextes industriels.
  • Déployer et opérer des modèles de vision, LLM et régression en production.

Infrastructure & plateforme

  • Concevoir des architectures MLOps robustes (cloud / edge / on-prem).
  • Automatiser les workflows ML (CI/CD ML, orchestration, versioning).
  • Gérer les environnements d'exécution (containers, GPU, scalabilité).

Monitoring & fiabilité

  • Mettre en place le monitoring avancé :
  • performance modèle,
  • dérive de données / concept drift,
  • fiabilité et incertitude.
  • Déployer des alertes exploitables par les systèmes métiers.
  • Garantir la traçabilité, la reproductibilité et l'auditabilité.

Sécurité & compliance

  • Participer à la mise en conformité (sécurité, données, accès).
  • Implémenter les bonnes pratiques de gouvernance ML (logs, lineage, modèles).

2.Compétences & profil recherché

Compétences techniques clés

  • Solide expérience en
    MLOps / ML Engineering
    .
  • Excellente maîtrise de
    Python
    .
  • Très bonne connaissance des outils :
  • Docker, Kubernetes,
  • CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, équivalents),
  • orchestrateurs (Airflow, Prefect, Argo, etc.).
  • Expérience cloud (AWS / GCP / Azure).
  • À l'aise avec GPU, gestion des coûts, performance.

ML & data

  • Bonne compréhension du cycle de vie des modèles ML.
  • Expérience avec des frameworks ML (PyTorch, TensorFlow).
  • Compréhension des enjeux de :
  • data drift,
  • model decay,
  • monitoring ML en production.

Soft skills

  • Fort esprit d'ingénierie et de fiabilité.
  • Autonomie et sens des responsabilités.
  • Capacité à travailler avec des chercheurs et des ingénieurs produit.
  • Orientation solutions et pragmatisme terrain.

3.Pourquoi nous rejoindre ?

  • Construire une
    plateforme MLOps cœur produit
    , pas un simple support interne.
  • Travailler sur des déploiements ML critiques et concrets.
  • Être au carrefour de la R&D, de l'ingénierie et des clients.
  • Avoir un impact direct sur la robustesse et la crédibilité de l'IA.

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