Contexte de la mission
Date de démarrage estimée au 27/06/2025
Profil senior, minimum 7 ans d'expérience
La compétence MLOPS est intégrée à une équipe Produit ou à la discipline MLOPS, elle contribue à l?industrialisation de modèles ML déjà développés. En plus de construire et de gérer des pipelines de données automatisés, elle participe aussi au développement d?outils pour monitorer les performances des modèles tout en garantissant la mise en place de bonnes pratiques en matière de sécurité et d?efficacité opérationnelle.
1. Définir un cadre de développement et d?industrialisation de fonctionnalités d?IA
Mise en place d?exigences, de méthodes et de livrables type en concertation avec la DT
Revues ponctuelles de conformité au sein des produits développés par l?UPN
2. Accompagner les produits dans l?implémentation des fonctionnalités IA
Aide dans l?évaluation des fonctionnalités IA (post Cap Vision)
La création de POC ou d?analyse technique (post Cap Vision)
Support à la réalisation / reprise des POC en sortie de Cap Vision
Identification et ?staffing? des ressources MLOps nécessaires à l?industrialisation des cas d?usage identifiés
La réalisation de modèles simples
Leur déploiement au sein des produits
Le transfert de compétences pour le RUN
Accompagnement sur l?expertise, les méthodologies et les meilleures pratiques pour l?implémentation des fonctionnalités IA
3. Animer la communauté des ressources IA / MLOps de la discipline
Favoriser le partage des meilleures pratiques et REX entre experts MLOps
Revue de code entre experts
Mutualisation et partage entre les produits si possible (re-use)
Profil candidat:
Objectifs et livrablesCOMPÉTENCES ET RESPONSABILITÉS
Implémenter les pipelines automatisés pour le déploiement et la surveillance des modèles (Gestion des alertes)
Optimiser l?efficacité et scalabilité des flux de travail ML
Configurer / Déployer / Automatiser / Industrialiser le déploiement de modèles ML
Garant de l?implémentation de bonnes pratiques en matière de sécurité et de confidentialité des données
En fonction du niveau d?expertise, accompagner à la mise en place de nouveaux outils d?IA
Force de proposition dans la résolution des problèmes
CARACTÉRISTIQUES TYPES
Maîtrise des techniques AWS et d?outils MLOps (Kubernetes, TensorFlow, Jenkins, Pytorch, Terraform, Sagemaker, Cloudwatch, Prometheus, Alertmanager, Grafana)
Maîtrise des LLM et des outils (Textract et Recognition)
Compétences solides en programmation
Comprendre le machine learning
CERTIFICATIONS
Certification AWS
AI Practitioner obligatoire (délai de 3 mois)
Machine learning Specialty / Associate (recommandés)
Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence
Textract: Expert
Recognition: Expert
kubernetes: Expert
MLOps: Expert
Terraform: Expert
LLM: Expert
IA: Expert
AWS: Expert
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