Poste et missions

Dans le but de renforcer la DSI CEGC, nous recherchons un(e) MLOPS motivé(e) et ayant une appétence pour les domaines de la Data, des risques et de la gestion des données.

En tant que MLOps Engineer, vous serez responsable de la mise en place et de la gestion des pipelines de déploiement et d'exploitation des modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning) et d'Intelligence Artificielle Générative de l'entreprise. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de Data Science, de Développement Logiciel et d'Infrastructure pour assurer le déploiement, la maintenance et l'amélioration continue des modèles ML et IA Gen.

Responsabilités :

• Industrialiser les modèles développés par les datascientist des directions Data et Risques (API) ;
• Concevoir, développer et maintenir des pipelines de déploiement et d'exploitation des modèles ML en production, de manière fiable et performante ;
• Automatiser les tâches liées à la gestion des modèles ML, le déploiement, le suivi des performances, la mise à l'échelle et la surveillance ;
• Collaborer avec les équipes de Data Science et de Développement Logiciel pour intégrer les modèles ML dans les applications et les systèmes existants ;
• Mettre en œuvre des pratiques de DevOps pour assurer la fiabilité, la stabilité et la sécurité des infrastructures de déploiement des modèles ML ;
• Effectuer une veille technologique pour rester à jour sur les dernières avancées en matière de MLOps et de technologies connexes.

Compétences techniques :

• Solides connaissances en apprentissage automatique (Machine Learning) et en frameworks tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Expérience pratique avec les outils de gestion des conteneurs tels que Docker et les orchestrateurs tels que Kubernetes, Openshift.
• Maitrise des API Rest (Flask, FastAPI…)
• Maîtrise de Python et de langage FrontEnd (Angular, …)
• Outils de collaboration, CI/CD et d'automatisation : Jenkins, XLDeploy, XLRelease, Bitbucket, Artifactory.
• GCP et Dataiku (Optionel)