Machine Learning Engineer – Data & MLOps

Description du poste

Dans le cadre d’un projet stratégique autour de la recommandation et de l’IA, nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data et ML de bout en bout. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineers, développeurs, Tech Lead et Product Owner, au sein d’un environnement fortement orienté Data, ML et Cloud. Vos missions Concevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et exposition des données. Concevoir et industrialiser des pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence. Participer à la conception et à l’évolution d’architectures Data / ML sur GCP . Mettre en place les mécanismes de qualité, reproductibilité, monitoring et observabilité des pipelines. Industrialiser les modèles ML pour des usages en production, notamment en inférence temps réel . Participer à l’évolution du socle DataOps / MLOps et des outils d’orchestration. Optimiser les solutions existantes en matière de performance, fiabilité, maintenabilité et coûts Cloud. Participer au Run et à la résolution des incidents sur les pipelines et services existants. Garantir la qualité des développements : tests, revue de code, documentation et bonnes pratiques d’ingénierie. Collaborer avec les équipes Data, ML et Software Engineering afin de partager les bonnes pratiques. Environnement technique Data Engineering : BigQuery, dbt, Kafka, streaming, data modeling, Terraform. ML / MLOps : Python, Deep Learning, embeddings, Docker, Kubernetes, Git, ZenML ou outils similaires, ML pipelines, inférence temps réel. Cloud : GCP, architectures Cloud distribuées.

Annonce publiée sur free-work.com et reprise par Intelligence Academy. Seule l'annonce d'origine fait foi ; nous ne sommes pas l'employeur.