Industrialisation des modèles ML (MLOps).
Développement et optimisation des pipelines de données et d’entraînement.
Déploiement de modèles en production (API, microservices, cloud).
Mise en place de CI/CD pour les workflows ML.
Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes, Airflow, Kubeflow…).
Versioning, monitoring et supervision des modèles.
Collaboration avec Data Scientists, Data Engineers et équipes IT.
Issu d’une école d’ingénieur, vous justifiez d’une expérience de 3+ ans en ML Engineering / MLOps / Data Engineering orienté ML.
Maîtrise des environnements cloud et data platforms.
Capacité à transformer des POC en solutions robustes et scalables.
Rigueur, autonomie, sens du produit.
Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Airflow/Kubeflow.
Architectures de déploiement ML.
DevOps / DataOps.
Atout : connaissance Snowflake (Snowpark, Snowflake ML).
1er entretien : Présentation de vos expériences et projets + présentation globale MP DATA (45min/1h)
Test technique adapté à votre métier et sur un cas d’usage concret
2ème entretien : Entretien Technique (1h)
3ème entretien : Visite de nos locaux à Boulogne-Billancourt (92100) et échange avec notre Directeur d’Agence
Rencontrez Salma, Ingénieure en Data Science
Rencontrez Faïlor , Directeur Technique
Ces entreprises recrutent aussi au poste de “Données/Business Intelligence”.