Machine Learning Engineer Senior – MLOps & Industrialisation ML F/H Recruteur partenaire

Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Machine Learning Engineer confirmé spécialisé dans l'industrialisation et le déploiement de modèles de Machine Learning.

Vous interviendrez à l'interface entre Data Science, Software Engineering et infrastructure, avec un objectif central : transformer les modèles ML en solutions fiables, performantes et exploitables à grande échelle.

Vos missions:

• Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de Machine Learning de bout en bout.
• Automatiser les processus d'entraînement, de validation, de déploiement et de suivi des modèles.
• Développer des services d'inférence en batch et en temps réel.
• Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps : versionnement, reproductibilité, CI/CD et gestion du cycle de vie des modèles.
• Déployer et orchestrer les solutions ML sur des infrastructures Cloud et conteneurisées.
• Mettre en place des dispositifs de monitoring pour suivre les performances, la qualité des données et les dérives des modèles.
• Optimiser les performances et les coûts d'exécution et d'inférence.
• Collaborer avec les Data Scientists, Data Engineers et équipes infrastructure pour garantir la fiabilité des solutions.
• Participer à la résolution des incidents et à l'amélioration continue des systèmes en production.

Environnement technique:

• Développement : Python, FastAPI, PyTorch, scikit-learn.
• MLOps : MLflow ou plateforme équivalente.
• Orchestration : Airflow, Dagster, Prefect, Kubeflow Pipelines.
• Déploiement : Docker, Kubernetes, BentoML, KServe, Seldon.
• Cloud : AWS SageMaker, Azure Machine Learning, Vertex AI, Databricks.
• Infrastructure : Terraform, CI/CD.
• Monitoring : Evidently, Prometheus, Grafana.
• Technologies complémentaires : Spark, Ray, Feast, ONNX, TensorRT, Triton Inference Server.

Une expertise approfondie sur une stack cohérente est privilégiée plutôt qu'une maîtrise exhaustive de tous les outils mentionnés.

• Vous êtes diplômé(e) d'une école d'ingénieurs ou titulaire d'un Bac+5 universitaire, avec une spécialisation en Machine Learning, Data Science ou Informatique
• Vous justifiez d'une expérience confirmée en Machine Learning Engineering avec une forte orientation Software Engineering et MLOps.
• Vous avez déjà industrialisé et déployé plusieurs modèles de Machine Learning en production.
• Vous maîtrisez Python, les bonnes pratiques de développement et les principes du cycle de vie des modèles ML.
• Vous avez une expérience concrète des pipelines d'entraînement, de validation et d'inférence.
• Vous êtes familier(ère) des environnements Cloud, des technologies de conteneurisation et des processus CI/CD.
• Vous savez identifier et traiter les problématiques de dérive des modèles, de fiabilité et de performance.
• Vous appréciez le travail collaboratif et êtes capable d'intervenir sur l'ensemble du cycle de vie d'une solution ML.

Pourquoi rejoindre HUDATA ?

Rejoindre HUDATA, c'est contribuer à des projets Data et IA nécessitant une expertise technique pointue, avec une forte dimension d'industrialisation et d'exploitation.

Vous aimez autant le Machine Learning que les défis liés à sa mise en production ? Nous serions ravis d'échanger avec vous !

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Avec la création du groupe HUMADE, nous franchissons une étape supplémentaire. L'objectif est de diversifier et d'étendre nos activités à d'autres secteurs et métiers, afin de proposer une offre plus complète à nos clients, et de jouir d'une plus grande présence régionale et internationale. Notre ambition est de devenir un groupe de renom dans notre domaine, en mettant à disposition une expertise de qualité et une offre adaptée aux besoins de nos clients et en profitant des innovations dans les domaines en constante évolution du cloud, de la data, de l'intelligence artificielle, de la connectivité, des logiciels, de l'ingénierie digitale, des plateformes et du conseil.

Chez HUDATA, entité Data et Intelligence Artificielle du groupe HUMADE, nous accompagnons nos clients dans la transformation et la valorisation de leurs données.