Chef de projet Intégration, DEVOPS

Il y a 5 jours

Aubervilliers, Ile-de-France Collective.work Temps plein
Salaire: 510 CHEF DE PROJET TECHNIQUE CLOUD IA / MLOPS
- AWS & AZURE (H/F) Localisation : Aubervilliers Télétravail : 3 jours de présence sur site par semaine CONTEXTE DE LA MISSION Au sein du pôle Infrastructure Technique de la DSI, vous rejoignez la squad IA / MLOps pour industrialiser, déployer et maintenir en production des solutions d'intelligence artificielle. À l'interface entre les équipes métiers, Data Science et Infrastructure, vous travaillez en binôme avec une ingénieure ML/MLOps sur deux périmètres :
* AWS : traitement de données industrielles, rapprochement spatio-temporel et développement de services serverless.
* Azure : industrialisation et déploiement de modèles ML sur plusieurs sites industriels, de l'entraînement au suivi en production. VOS MISSIONS
* Concevoir et faire évoluer les architectures Cloud IA sur AWS et Azure.
* Développer et fiabiliser les pipelines MLOps : versioning des données et modèles, entraînement, évaluation automatisée, déploiement et surveillance de la dérive.
* Accompagner les Data Scientists dans la mise en production de leurs modèles et intégrer les services d'IA générative.
* Automatiser les infrastructures avec Terraform et contribuer aux architectures conteneurisées et serverless.
* Garantir la sécurité, l'observabilité et la maîtrise des coûts des environnements IA.
* Assurer le support N3 et préparer le transfert aux équipes d'exploitation : documentation d'architecture, procédures et partage de connaissances.

PROFIL RECHERCHÉ
Vous disposez d'une expérience confirmée en ML Engineering / MLOps et Cloud, avec une forte capacité d'intervention technique et de coordination entre équipes. Compétences indispensables :
* Python et Data Science appliquée : analyse exploratoire, feature engineering, rapprochement spatio-temporel et évaluation de modèles sur données industrielles bruitées.
* MLOps : CI/CD ML, registres de modèles, inférence temps réel et batch, déploiements blue/green et monitoring de dérive.
* AWS : SageMaker, Lambda, S3, Glue et Bedrock.
* Azure : Azure Machine Learning, Microsoft Fabric / OneLake et services Azure AI.
* DevOps : Terraform, Docker, Kubernetes (AKS / EKS), Git et Azure DevOps et/ou GitLab CI.
* Maîtrise des enjeux de sécurité, de réseau, de supervision et de FinOps Cloud. Compétences appréciées :
* Données industrielles / SCADA et architectures médaillon Bronze, Silver, Gold.
* Notions d'apprentissage par renforcement (RL / SAC), de Computer Vision et de GCP / Vertex AI.
* Certifications Cloud, IA ou Terraform.

Experience:
Débutant accepté