Ingénieur MLOps / Architecte Solution - AI4B France Emplois

Découvrez les opportunités de carrière pour les Ingénieurs MLOps et Architectes Solutions en Intelligence Artificielle. Ce métier hybride, à la confluence du génie logiciel, du data engineering et du machine learning, est crucial pour industrialiser et déployer des modèles d'IA à grande échelle. Les professionnels de ce domaine sont les artisans de l'IA en production, garantissant que les modèles ne restent pas confinés aux notebooks de recherche mais délivrent une valeur opérationnelle réelle et pérenne. Un Ingénieur MLOps / Architecte Solution - IA a pour mission principale de concevoir, construire et maintenir des pipelines robustes et automatisés pour le cycle de vie complet des modèles de machine learning. Cela englobe la collecte et la préparation des données, l'entraînement et la validation des modèles, leur déploiement en environnements de production (cloud, on-premise ou edge), ainsi que leur surveillance continue. Ils conçoivent l'architecture technique qui permet la scalabilité, la reproductibilité et la collaboration entre les équipes de data science et de développement. Les responsabilités typiques incluent l'automatisation des workflows MLOps avec des outils comme Kubernetes, Docker, Airflow ou MLflow ; la conception d'infrastructures cloud pour le machine learning ; la mise en place de stratégies de monitoring des modèles pour détecter la dérive des données ou les baisses de performance ; et la garantie de la sécurité et de la gouvernance des données et des algorithmes. L'architecte solution, quant à lui, a une vision plus large, définissant le cadre technique et les bonnes pratiques pour l'ensemble des projets IA d'une organisation. Les compétences requises pour ces emplois exigeants sont pluridisciplinaires. Une solide base en génie logiciel (Python, Git, CI/CD) est indispensable, couplée à une compréhension approfondie des concepts du machine learning et du deep learning. La maîtrise des plateformes cloud (AWS, GCP, Azure) et des technologies de conteneurisation et d'orchestration est primordiale. Des compétences en architecture système, ainsi qu'une aptitude à la collaboration et à la vulgarisation technique, sont également très valorisées. Ce rôle est stratégique et offre des emplois passionnants au cœur de la transformation numérique, pour ceux qui souhaitent bâtir les fondations de l'IA de demain. Explorez les offres pour façonner l'industrie.