Machine Learning Engineer - IA & MLOps H/F
Référence de l’offre : ESENCA-02028
Que vous soyez expert, indépendant, salarié ou entreprise en recherche d’expertise nous trouverons ensemble la meilleure solution pour mener à bien tous vos projets IT. Apport d’affaires, portage salarial, infogérance, consulting IT : contactez-nous pour en découvrir davantage !
Votre Mission :
Contexte du poste :
Dans un environnement technologique en forte croissance, vous intervenez sur le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle. Les produits évoluent rapidement et nécessitent une forte capacité d’adaptation, de structuration et d’industrialisation des modèles.
Objectif :
Concevoir, développer et déployer des solutions AI/ML robustes et scalables, tout en assurant leur intégration dans une chaîne CI/CD moderne et une plateforme MLOps structurée.
Missions principales :
• Développement & Industrialisation IA
• Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et solutions basées sur les LLM
• Implémenter des composants AI/ML (fonctions, classes, tests automatisés)
• Participer à la conception d’architectures orientées Data & IA
• Assurer le passage du prototype à la production
MLOps & Data Engineering :
• Construire et maintenir les pipelines d’entraînement, d’évaluation et de déploiement
• Automatiser les workflows via Github Actions
• Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DevOps
• Assurer le monitoring, la performance et la scalabilité des modèles
Qualité & Documentation :
• Garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration)
• Réaliser des revues de code
• Documenter les développements et configurations (Github / Gitbook)
• Assurer le suivi du cycle de vie complet des modèles (build & run)
Environnement technique :
• Python (impératif), Github Actions (impératif), LangChain (souhaitable), GCP, Kubernetes, Kafka, Terraform, bases SQL/NoSQL.
Votre Profil :
Profil recherché :
• 3 à 5 ans d’expérience minimum en Data Science / ML Engineering
• Excellente maîtrise de Python et de l’écosystème IA
• Expérience en déploiement de modèles en production
• Connaissances MLOps et pratiques DevOps
• Français courant et anglais professionnel
• Autonomie, rigueur et esprit collaboratif
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