ML Ops Expert

ENERCON, une entreprise mondialement reconnue fondée en Allemagne il y a plus de 40 ans, est un leader dans la conception et la fabrication d'éoliennes. Notre engagement envers l'excellence, les technologies de générateurs à entraînement direct de pointe et les contrats de service à long terme ont solidifié notre réputation de fiabilité et de performance. Avec une gamme de produits allant de 2 MW à 6 MW, nous dirigeons l'industrie vers un avenir durable dans l'énergie éolienne. À ce jour, nous avons installé avec succès plus de 32 500 éoliennes dans le monde, générant une capacité totale de 61 GW.

Notre siège social en Amérique du Nord est situé à Montréal, Québec, avec des centres de service à travers le continent. Nous avons également un entrepôt certifié et un centre de formation à Boucherville, Québec. Depuis notre création au Canada en 2001, nous avons installé plus de 2 700 MW de capacité dans huit provinces et territoires.

Chez ENERCON Amérique du Nord, nous sommes dédiés à la construction d'un avenir plus propre, à la promotion de la transition énergétique et à offrir des opportunités de carrière passionnantes. Explorez nos offres d'emploi et rejoignez-nous pour façonner l'avenir de l'énergie renouvelable.

ENERCON recherche un Expert ML Ops expérimenté pour rejoindre notre équipe et améliorer l'utilisation durable et efficace de l'IA (apprentissage automatique) au sein de notre organisation. Collaborez avec notre équipe mondiale et travaillez en étroite collaboration avec notre responsable technique basé au Canada.

Directives et Support : Développer et fournir un support expert pour établir le standard d'or de l'IA au sein de l'entreprise, assurant durabilité, performance et traçabilité complète des résultats ML.

Implémentation du Cadre : Travailler aux côtés de l'Architecte de la Plateforme au Canada pour créer et implémenter un cadre opérationnel d'apprentissage automatique, assurant la continuité sur les cycles de vie de nos actifs.

Collaboration Transversale : Combler le fossé entre la science des données et l'ingénierie des données, assurant le déploiement et la gestion harmonieux des modèles ML.

Gestion des Modèles : Rationaliser le développement, le déploiement et la gestion des modèles ML dans des environnements de production.

Solutions Collaboratives : Travailler avec les data scientists, les équipes DevOps et les parties prenantes pour créer des solutions IA efficaces, sécurisées et prêtes à la production.

Maximisation de la Valeur : Maximiser la valeur des produits d'analytique avancée.

Compétences Techniques :

• Maitrise des cadres ML tels que Databricks ML Flow, TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.
• Connaissance des pratiques CI/CD pour les pipelines de modèles ML.
• Familiarité avec les services cloud comme AWS, Azure et GCP pour une infrastructure ML évolutive.
• Capacité à concevoir des pipelines de données robustes et à gérer de grands ensembles de données.
• Expertise dans le déploiement des modèles ML dans des environnements de production.
• Maitrise de Git pour la gestion des versions de code et la collaboration.
• Compréhension des outils de monitoring et des pratiques de logging pour les systèmes ML.
• Connaissance de la sécurisation des pipelines ML et de la gestion des données sensibles.
• Familiarité supplémentaire avec Azure Cloud, Databricks, PySpark, MS Fabric et SAP est un atout.

Compétences Douces :

• Communication efficace et travail d'équipe avec les data scientists, les ingénieurs et les parties prenantes.
• Capacité à résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique et à optimiser les performances.
• Adaptabilité aux technologies ML évolutives et aux tendances de l'industrie.
• Attention aux détails pour assurer la précision et la fiabilité dans les déploiements ML.
• Solides compétences en gestion de projet, y compris l'organisation des tâches et la définition des priorités.
• Esprit critique pour évaluer les compromis et prendre des décisions éclairées.
• Documentation claire et