MLOps Engineer H/F - 69

Sully Group : Créer ensemble un numérique utile et durable

- 1 offre globale de services numériques : Applications Web et Mobiles, Infogérance, Web Factory, Data, IA, SIG, Design UX/UI

- 12 agences de proximité

- 45 ans d'expérience

- 900 intervenants en Centre de services et en Assistance technique

Notre projet : Jouer collectif !

- Un partenariat client-équipe dans lequel chacun peut réaliser ses objectifs, pour une réussite commune

- Des projets coconstruits avec agilité autour de l'expérience utilisateur

- Un actionnariat salarié à 100 %, gage d'indépendance et de croissance raisonnée

- Un management horizontal issu du métier, valorisant l'esprit d'initiative et l'autonomie des collaborateurs

- Une politique RSE active : diversité et inclusion, écoconception de nos réalisations, achats responsables

Votre carrière : À la carte !

- L'équilibre entre votre vie privée et professionnelle : 6 semaines de congés payés, 8 RTT, jusqu'à 2 jours de télétravail et des rythmes adaptés.

- Un environnement de travail confortable adapté au développement informatique avec PC portables puissants et double-écran

- Vos avantages : primes de participation, d'intéressement et de vacances, mutuelle, participation au transport et tickets restaurant

- Votre évolution : un parcours pour réussir votre intégration, des entretiens annuels pour programmer vos formations et certifications, la possibilité de monter en responsabilité et de mobilité géographique

- Ce poste est ouvert aux personnes en situation handicap. À compétences égales, une attention particulière sera portée à leur candidature.Intégré(e) à une équipe Produit ou à une équipe MLOPS, vous contribuez à l'industrialisation de modèles de Machine Learning déjà développés.

Votre rôle est de construire, déployer et maintenir des pipelines ML automatisés, tout en assurant le monitoring des performances des modèles, en garantissant la sécurité, la conformité et la performance des solutions mises en oeuvre.

Vos missions

- Implémenter et maintenir des pipelines automatisés pour le déploiement, la supervision et le réentraînement des modèles ML

- Optimiser la scalabilité, l'efficacité et la fiabilité des workflows de machine learning

- Automatiser le déploiement et le monitoring des modèles via des outils cloud et MLOPS

- Définir et mettre en oeuvre une stratégie de gestion des versions et des tests des modèles

- Assurer la sécurité, la traçabilité et la conformité dans la manipulation des données et des modèles

- Créer la documentation technique (code, pipelines, modèles, etc.)

- Construire des tableaux de bord de suivi des performances et des alertes

- Être force de proposition sur l'évolution des outils et méthodes d'industrialisation IA

Environnement technique

- Cloud & Infrastructure : AWS, Terraform, Kubernetes

- Outils MLOPS : Sagemaker, Jenkins, Prometheus, CloudWatch, AlertManager, Grafana

- Frameworks ML : TensorFlow, PyTorch

- Langages : Python

- Autres outils IA : Textract, Rekognition