Les missions du poste
Le besoin
Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions basées sur l'intelligence artificielle, nous recherchons un(e) Machine Learning Engineer expérimenté(e) afin de renforcer une équipe data en charge de déployer et opérer des applications ML à fort impact métier.
La mission s'inscrit dans une démarche d'optimisation des pipelines de données, d'industrialisation des modèles et d'intégration de solutions d'IA (incluant IA générative) au sein de produits digitaux.
Objet de la mission
La prestation vise à intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des applications de Machine Learning, de la conception à la mise en production, en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur scalabilité dans un environnement cloud GCP.
Missions principales
Déployer, industrialiser et maintenir des modèles de Machine Learning en production
Concevoir et orchestrer des pipelines de données (collecte, transformation, ingestion)
Mettre en place des workflows MLOps (CI/CD, automatisation des déploiements, gestion des versions)
Développer des systèmes de monitoring et d'observabilité des modèles (performance, drift, qualité des données)
Intégrer les modèles ML au sein d'applications via des APIs
Contribuer aux projets d'IA générative et aux cas d'usage LLMOps
Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers dans un cadre Agile
Environnement technique
Cloud : Google Cloud Platform (Vertex AI, Cloud Composer, Cloud Storage, etc.)
Langages : Python (expert), SQL
Data & ML : Spark, Scikit-learn, PyTorch, pipelines ML
MLOps / DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD (GitHub / GitHub Actions)
Orchestration : Airflow
APIs & Web : FastAPI (idéalement), Streamlit
GenAI / LLM : LangChain, modèles LLM
Data : Data Warehouse / Data Lake, bases relationnelles et NoSQL
Le profil recherché
Profil recherché
Profil recherché
Expérience confirmée en Machine Learning Engineering (niveau expert)
Excellente maîtrise de Python et des frameworks ML
Expertise en MLOps et en mise en production de modèles à grande échelle
Solide expérience sur GCP
Bonne connaissance des problématiques d'IA générative et LLMOps
Maîtrise des bonnes pratiques de développement logiciel (qualité, tests, CI/CD)
Expérience en développement d'APIs et en conteneurisation
Bonne compréhension des enjeux de data management (qualité, gouvernance, modélisation)
Aisance en environnement Agile / Scrum
Anglais courant requis
Modalités
Type de mission : prestation de services
Durée : à définir
Démarrage : ASAP
Localisation : à définir (hybride possible)
Compétences requises
- Docker
- Gestion des données
- Python
- Anglais
- API
- Intelligence artificielle
- NoSQL
- Kubernetes
- Développement logiciel
- Machine learning
- Google cloud platform
- Scrum