Data Engineer spécialisé Machine Learning Emplois

Description du poste

En tant qu'Ingénieur Machine Learning confirmé, vous jouez un rôle central dans le passage des modèles de la phase de recherche et développement à un environnement de production fiable, scalable et sécurisé.

Responsabilités

Concevoir, développer et maintenir des pipelines MLOps complets et automatisés couvrant l'entraînement, la validation, le déploiement et le monitoring des modèles en production
collaborer avec les Data Scientists afin d'optimiser les modèles et les jeux de données
produire un cadrage technique structuré, accompagné d'une documentation de conception
travailler en lien avec les architectes d'entreprise et architectes data afin de concevoir des architectures robustes
assurer le packaging des modèles sous forme de conteneurs Docker et orchestrer leur déploiement sur des environnements Kubernetes ou OpenShift
mettre en place des mécanismes d'intégration et de déploiement continus, de tests unitaires et fonctionnels
garantir la conformité réglementaire applicable aux systèmes d'IA et à la protection des données
veiller à la disponibilité, à la performance et à la scalabilité des services déployés
développer des dispositifs de supervision permettant de détecter les dérives de données et de modèles
mettre en oeuvre des boucles de réentraînement automatisées
participer aux revues de code
contribuer à la documentation des architectures
diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes

Exigences

Issu d'une formation supérieure en informatique, data science ou ingénierie logicielle (Bac +5)
environ quatre années d'expérience en ingénierie logicielle et en déploiement de modèles de Machine Learning en environnement de production
maîtrise de Python et des principales bibliothèques de Machine Learning telles que TensorFlow ou PyTorch
expérience confirmée des plateformes data et des environnements cloud, notamment sur GCP, ainsi que des outils d'AutoML et d'orchestration de workflows
à l'aise avec le déploiement de services conteneurisés via Docker, Kubernetes ou OpenShift
savoir automatiser l'ensemble du cycle de vie d'un modèle grâce aux pratiques MLOps et CI/CD
mettre en place des solutions de monitoring et d'observabilité adaptées aux systèmes de Machine Learning
solides compétences en Data Engineering, notamment sur les processus ETL/ELT, le SQL avancé et la qualité des données
comprendre les fondamentaux du Machine Learning et de l'Intelligence Artificielle, qu'il s'agisse d'apprentissage supervisé ou non supervisé, de deep learning, de modélisation, de réseaux neuronaux ou de modèles de langage
capacité de communication
proactif
rigoureux
orienté performance

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