Ingénieur / Ingénieure data scientist (H/F) CONSORT FRANCE
Paris (75)CDI
Il y a 23 jours sur le Web
Critères de l'offre
Métiers :
- Data ingénieur (H/F)
Expérience min :
- 3 à 5 ans
Secteur :
- ESN, Editeurs de logiciel, Services informatiques
Lieux :
- Paris (75)
Conditions :
- CDI
- Temps Plein
Description du poste
Ingénieur MLOps H/F
C'est votre mission
Vous êtes passionné-e par l'industrialisation et l'orchestration des modèles d'intelligence artificielle ? Ce poste est fait pour vous.
En tant qu'Ingénieur MLOps, vous êtes responsable du déploiement et de la migration des pipelines de machine learning.
Côté build :
Concevoir et automatiser les pipelines MLOps sur GCP Vertex AI.
Participer à la migration des environnements AWS Bedrock vers GCP.
Industrialiser le cycle de vie des modèles (entraînement, évaluation, déploiement, monitoring).
Mettre en place l'infrastructure as code (Terraform, Cloud Build, etc.).
Développer des scripts et outils en Python pour l'intégration et l'automatisation des workflows.
Gérer les dépôts et flux de travail via Git / GitLab CI/CD.
Collaborer avec les équipes Data Science pour assurer la scalabilité et la performance des modèles.
Côté run :
Surveiller et optimiser les performances des pipelines et des modèles déployés.
Gérer les environnements de production sur Vertex AI et GCP (Compute, Storage, IAM).
Assurer la fiabilité, la sécurité et la disponibilité des systèmes ML.
Mettre en place le monitoring et les alertes (Stackdriver, Prometheus, etc.).
Identifier et corriger les incidents liés aux workflows de ML ou aux ressources cloud.
Contribuer à l'amélioration continue des pratiques MLOps au sein de l'équipe.
C'est votre mission
Vous êtes passionné-e par l'industrialisation et l'orchestration des modèles d'intelligence artificielle ? Ce poste est fait pour vous.
En tant qu'Ingénieur MLOps, vous êtes responsable du déploiement et de la migration des pipelines de machine learning.
Côté build :
Concevoir et automatiser les pipelines MLOps sur GCP Vertex AI.
Participer à la migration des environnements AWS Bedrock vers GCP.
Industrialiser le cycle de vie des modèles (entraînement, évaluation, déploiement, monitoring).
Mettre en place l'infrastructure as code (Terraform, Cloud Build, etc.).
Développer des scripts et outils en Python pour l'intégration et l'automatisation des workflows.
Gérer les dépôts et flux de travail via Git / GitLab CI/CD.
Collaborer avec les équipes Data Science pour assurer la scalabilité et la performance des modèles.
Côté run :
Surveiller et optimiser les performances des pipelines et des modèles déployés.
Gérer les environnements de production sur Vertex AI et GCP (Compute, Storage, IAM).
Assurer la fiabilité, la sécurité et la disponibilité des systèmes ML.
Mettre en place le monitoring et les alertes (Stackdriver, Prometheus, etc.).
Identifier et corriger les incidents liés aux workflows de ML ou aux ressources cloud.
Contribuer à l'amélioration continue des pratiques MLOps au sein de l'équipe.
Salaire et avantages
Annuel de 55000.0 Euros à 60000.0 Euros sur 12.0 mois
Référence : 201SKCC
Recommandé pour vous

Paris (75)CDI Il y a 2 jours

Paris (75)Indépendant / Franchisé Il y a 2 jours

Fontenay-sous-Bois (94)CDI À partir de 43 000 € par an Il y a 20 jours