Ingénieur MLOps - Python (H/F)

Ingénieur(e) MLOps – Projet forecasting / plateforme ML

Contexte :

Dans le cadre de la digitalisation de ses activités, notre client – acteur majeur de la transition énergétique – a initié la construction d’une plateforme dédiée au forecasting. Celle-ci intègre l’IA, le big data et les données météorologiques afin d’optimiser la gestion des risques et la performance de ses activités dans le domaine de l’énergie.

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) MLOps expérimenté(e) pour contribuer à l’automatisation, l’industrialisation et l’optimisation de l'ensemble du cycle de vie des modèles de machine learning.

Vos missions :

• Concevoir, maintenir et faire évoluer les pipelines de modèles (entraînement, validation, déploiement)
• Mettre en place des workflows CI/CD robustes pour les modèles ML
• Gérer la containerisation avec Docker et l’orchestration via Kubernetes
• Implémenter une gestion fine du cycle de vie des modèles via MLflow (tracking, monitoring, versioning)
• Optimiser la parallélisation des traitements sur Spark
• Assurer la supervision de l'infrastructure (monitoring, alerting, sécurité)
• Documenter les processus et accompagner les équipes sur les bonnes pratiques MLOps

Compétences clés recherchées :

• 5 ans d'expérience sur un poste similaire
• Kubernetes, Docker, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins…)
• Python (niveau avancé)
• Databricks sur AWS, Spark, MLflow
• Bonnes pratiques DevOps & qualité logicielle
• Autonomie, rigueur et excellent relationnel avec les équipes Data Science & Data Engineering

Vous aimez relever des défis techniques dans un environnement data exigeant ? Ce projet est fait pour vous !

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