Au sein du département IT BS composé de développeurs, de DevOps, de Business Analysts et de support, l’ingénieur ML Ops, en tant que membre de l’équipe Data, est responsable du design, de la construction et de la maintenance de l’infrastructure et des flux de travail nécessaires pour soutenir les modèles d'apprentissage automatique, ainsi que les modèles eux-mêmes.

En tant qu’ingénieur ML Ops ,  vous serez amené(e) à exercer les missions suivantes :

• Opérations de Machine Learning :
  • Mettre en œuvre et maintenir des modèles de Machine Learning, en mettant l'accent sur les prévisions de séries chronologiques.
  • Mettre en œuvre et maintenir une infrastructure pour le déploiement de modèles évolutifs et fiables, en garantissant une disponibilité et des performances élevées.
  • Comprendre et intégrer les connaissances et les contraintes commerciales dans les modèles de Machine Learning de pointe, en mettant l'accent sur la gestion et les marchés de l'énergie/électricité.
  • Collaborer avec les ingénieurs Data et les équipes DevOps pour intégrer les modèles de ML dans les applications d'Energy Pool.

• Model Monitoring:
  • Élaborer et mettre en œuvre des stratégies de suivi des performances des modèles, de détection des anomalies et de recyclage.
  • Mettre en place des mécanismes robustes pour suivre la dérive des modèles et maintenir leur précision dans le temps.

• Amélioration continue:
  • Rester informé des dernières avancées en matière de ML Ops et de méthodologies de développement opérationnel.
  • Identifier de manière proactive les opportunités d'optimisation et d'automatisation des processus, afin de réaliser des gains d'efficacité.

• Documentation et partage des connaissances :
  • Créer et alimenter une documentation détaillée pour les flux de travail opérationnels, en assurant le transfert des connaissances et l'alignement de l'équipe.

• Vous possédez au moins 7 ans d'expérience
• Vous possédez de solides compétences en Python et maîtrisez des bibliothèques pertinentes telles que Pandas, scikit-learn, etc.),
• Vous connaissez la plateforme cloud AWS (notamment AWS SageMaker) et les technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes),
• Vous maîtrisez les outils et plateformes spécifiques aux ML Ops (MLflow notamment),
• Vous avez l’expérience pratique des outils CI/CD (Jenkins, GitHub Actions).
• Votre anglais est courant (niveau B2 minimum)

Bon communicant, vous faites preuve d’initiative, de capacités d’analyse et de synthèse et possédez d’excellentes capacités en résolution de problèmes.  Vous avez également le souci du détail et êtes à l’aise dans un environnement agile, en distanciel et multiculturel

Contrat et avantages :

• CDI
• Rémunération à partir de 50K€,
• Télétravail possible,
• Participation employeur aux tickets restaurant,
• Présence d’un CSE,
• Mutuelle prise en charge à 66% par l’employeur,
• Prise en charge de 50% des abonnements de transports en commun,
• Forfait mobilité