La Practice Artificial Intelligence a pour but d’apporter de la valeur business à partir de la donnée à nos clients.
Nous relevons les défis avec les capacités d’IA. Devenez Data Scientist, Data Engineer, MLOps Engineer, AI Edge Engineer !

En tant que MLOps Engineer, vous serez amené(e) à :

• Supporter le processus de développement machine learning de bout en bout pour concevoir, créer et gérer des logiciels reproductibles, testables et évolutifs;
• Défendre les principes « Data, Model, Code » du framework MLOps du projet IA;
• Expliquer et appliquer les best practices pour l’automatisation, le testing, le versioning, la reproductibilité et le monitoring de la solution IA déployée;
• Expliquer les choix du tooling pour les composants du MLOps stack : feature store, code repository, model registry, machine learning pipeline, metadata store, model serving, model monitoring;
• Encadrer et superviser les consultant(es) juniors i.e., peer code review, application des best practices;
• Travailler sur des sujets : Azure, AWS, GCP, Databricks, Azure Machine Learning, SageMaker, MLOps, MLFlow, Pickle, Torch, TF Serving Format, ONNX, Git, GitHub, GitLab, Poetry (wheel), Luigi, Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD), unit and integration testing for end-to-end pipelines, Docker, Kubernetes, Terraform ou autre, Python, Scala, PySpark, SQL ou NoSQL, Tensorflow, PyTorch, Packages machine learning Python ou R;

Diplômé(e) ingénieur(e) ou équivalent, vous avez au moins 3 années d’expérience dans l’industrialisation des solutions Data dans un contexte Agile de préférence dans le déploiement de modèles de machine Learning.

Vous avez une culture DevOps, une bonne communication opérationnelle et une forte capacité d’adaptation.
Vous avez au moins 1 an d’expérience sur la partie MLOps et au moins 3 ans d’expérience en Data Engineering.
Des compétences en Data Science et provisioning et setup de ressources cloud (Terraform ou autre) sont un plus.

Un bon niveau d’anglais à l’écrit et à l’oral est indispensable.

Le processus de recrutement est transparent afin que vous puissiez découvrir rapidement si le poste est fait pour vous. Il se compose seulement de 3 étapes :
1 : Prise de contact avec un recruteur(teuse), pour répondre à vos premières questions concernant Avanade, le poste, notre organisation.
2 : Entretien technique avec un(e) collaborateur(trice) Avanade, pour poser toutes vos questions sur les projets et les clients.
3 : Entretien avec le responsable de practice, pour découvrir l’esprit d’équipe Avanade avant de nous rejoindre.
4 : A partir du level Manager et plus, exercice de mise en situation.