MLOps Engineer
Il y a 2 semaines
Paris, Ile-de-France
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Dans le cadre du renforcement d'une Data Factory au sein d'un grand groupe, nous recherchons un(e) MLOps Engineer confirmé(e) / senior pour rejoindre une équipe dédiée à la conception, au déploiement et au maintien d'outils Python, MLOps et Cloud destinés aux équipes internes.
La mission se situe à la croisée des enjeux Cloud, Machine Learning et industrialisation, avec un environnement technique fortement orienté Google Cloud Platform (GCP).
Vous interviendrez notamment sur :
* Le déploiement et l'administration d'environnements et d'outils sur GCP.
* L'industrialisation de projets IA, GenAI et Machine Learning, notamment à travers Vertex AI Pipelines.
* Le déploiement et la gestion d'applications conteneurisées via Cloud Run.
* Le développement et la maintenance de librairies Python internes, avec une attention particulière portée au packaging, à la réutilisabilité et à l'expérience des équipes utilisatrices.
* La mise en place et l'amélioration du monitoring et de la supervision technique des systèmes en production.
* L'application de pratiques FinOps afin de suivre, maîtriser et optimiser les coûts de l'infrastructure Cloud.
* L'intégration et l'amélioration continue des standards MLOps : CI/CD, automatisation, infrastructure et gestion du cycle de vie des modèles. Localisation : Paris Durée : 12 mois Télétravail : 2-3 jours par semaine Nous recherchons un profil disposant d'une solide expérience MLOps et Cloud, capable d'évoluer avec autonomie dans un environnement technique exigeant. Les compétences clés attendues sont :
* Très bonne maîtrise de GCP, de son écosystème et de son architecture.
* Expertise opérationnelle sur Vertex AI, notamment Vertex AI Pipelines.
* Très bonne maîtrise de Cloud Run et des environnements conteneurisés.
* Solide maîtrise de Python, notamment pour la création, le packaging et la maintenance de librairies internes.
* Bonne connaissance des pratiques MLOps et CI/CD appliquées aux projets ML/IA.
* Expérience des problématiques de monitoring, observabilité et supervision en production.
* Connaissance des principes FinOps et d'optimisation des coûts Cloud. Au-delà de l'expertise technique, nous recherchons une personne autonome, adaptable et orientée service, avec une réelle capacité à concevoir des solutions et des outils destinés à être utilisés par d'autres équipes techniques ou métiers. Une expérience significative sur GCP, Vertex AI et Cloud Run constituera un élément déterminant pour cette mission.
Experience:
2 An(s)
* Le déploiement et l'administration d'environnements et d'outils sur GCP.
* L'industrialisation de projets IA, GenAI et Machine Learning, notamment à travers Vertex AI Pipelines.
* Le déploiement et la gestion d'applications conteneurisées via Cloud Run.
* Le développement et la maintenance de librairies Python internes, avec une attention particulière portée au packaging, à la réutilisabilité et à l'expérience des équipes utilisatrices.
* La mise en place et l'amélioration du monitoring et de la supervision technique des systèmes en production.
* L'application de pratiques FinOps afin de suivre, maîtriser et optimiser les coûts de l'infrastructure Cloud.
* L'intégration et l'amélioration continue des standards MLOps : CI/CD, automatisation, infrastructure et gestion du cycle de vie des modèles. Localisation : Paris Durée : 12 mois Télétravail : 2-3 jours par semaine Nous recherchons un profil disposant d'une solide expérience MLOps et Cloud, capable d'évoluer avec autonomie dans un environnement technique exigeant. Les compétences clés attendues sont :
* Très bonne maîtrise de GCP, de son écosystème et de son architecture.
* Expertise opérationnelle sur Vertex AI, notamment Vertex AI Pipelines.
* Très bonne maîtrise de Cloud Run et des environnements conteneurisés.
* Solide maîtrise de Python, notamment pour la création, le packaging et la maintenance de librairies internes.
* Bonne connaissance des pratiques MLOps et CI/CD appliquées aux projets ML/IA.
* Expérience des problématiques de monitoring, observabilité et supervision en production.
* Connaissance des principes FinOps et d'optimisation des coûts Cloud. Au-delà de l'expertise technique, nous recherchons une personne autonome, adaptable et orientée service, avec une réelle capacité à concevoir des solutions et des outils destinés à être utilisés par d'autres équipes techniques ou métiers. Une expérience significative sur GCP, Vertex AI et Cloud Run constituera un élément déterminant pour cette mission.
Experience:
2 An(s)