Projet :
Dans le cadre du développement et de la structuration de ses activités en Machine Learning, notre client, un acteur bancaire majeur, souhaite renforcer ses équipes en recrutant un ML Ops Engineer.
L?objectif du projet est d?optimiser et d?industrialiser le déploiement des modèles de Machine Learning au sein de la Data Factory, en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur scalabilité en production. Pour cela, l?environnement s?appuie sur des technologies cloud avancées ainsi que sur des outils DevOps afin de fluidifier l?automatisation des pipelines, la gestion des modèles et leur monitoring en production.
Le ML Ops Engineer jouera un rôle clé dans la mise en place de bonnes pratiques d?orchestration et de monitoring des modèles, en veillant à assurer une intégration continue efficace et une optimisation des performances en production.
Profil candidat:
Profil : Vous disposez d?au moins 10 ans d?expérience dans la gestion et l?industrialisation de projets Machine Learning au sein d?environnements complexes et en constante évolution.
Compétences attendues :
Expérience significative en ML Ops (industrialisation et déploiement de modèles Machine Learning).
? Maîtrise des outils CI/CD et des pipelines de déploiement en environnement cloud.
? Solide connaissance des architectures distribuées et des frameworks de traitement de données (ex: Kubeflow, Airflow, MLflow).
? Expérience avec Docker, Kubernetes et les services Cloud (AWS, GCP ou Azure).
? Compétences en Python, Bash, Terraform et gestion d?infrastructures as code.
? Bonnes notions en monitoring et observabilité des modèles ML en production.
? Anglais opérationnel requis.
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