Ingénieur MLOps

Description du Poste

À propos de vous

Vous êtes quelqu'un qui souhaite influencer votre propre développement. Vous recherchez une entreprise où vous avez l'opportunité de poursuivre vos intérêts et de pouvoir grandir professionnellement.

Vous apportez à Applaudo les compétences suivantes :

• Baccalauréat ou plus en informatique, ingénierie informatique, ou domaine connexe.
• Plus de 8 ans d’expérience sur des projets de développement de logiciels, y compris les étapes de déploiement.
• Plus de 4 ans d'expérience pratique en science des données et apprentissage automatique.
• Plus de 2 ans de pratique des MLOps.
• Compréhension générale des algorithmes ML classiques pour les données tabulaires (arbres de décision, forêt aléatoire, XGBoost), évaluation du modèle, et techniques d'optimisation.
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python. Familiarité avec Scikit Learn et TensorFlow est un plus.
• Containerisation et optimisation d'images (Docker), orchestration (Kubernetes), et contrôle de version (par exemple : Git).
• Expérience avec les plateformes cloud comme AWS, particulièrement avec les fonctions Lambda et ECS.
• Compréhension des pipelines de données, des processus ETL et des technologies de stockage de données.
• Maîtrise de la mise en place de pipelines CI/CD.
• Expérience avec les outils de surveillance comme Prometheus et Grafana, ELK pour la journalisation.
• Connaissance et expérience avec les bases de données relationnelles (SQL)
• Compréhension des meilleures pratiques de sécurité pour les modèles d'apprentissage automatique et les données
• Compréhension de la provision d'un serveur Jupyter pour l'expérimentation ML.
• Expérience avec les outils pour versionner les ensembles de données.
• De solides compétences en communication pour collaborer efficacement avec des équipes multidisciplinaires comprenant des data scientists, des ingénieurs, et des parties prenantes.
• Capacité à résoudre les problèmes complexes liés au déploiement de modèles et aux systèmes de production.
• Capacité à travailler dans un environnement collaboratif et agile, contribuant au succès de l'équipe et de l'organisation.
• Une maîtrise avancée de l'anglais est requise, car vous travaillerez directement avec des clients basés aux États-Unis.

Vous serez responsable des tâches suivantes :

Vérification des pipelines de déploiement pour les modèles d'apprentissage automatique, en veillant à ce qu'ils soient fiables, évolutifs et bien documentés.
Revue des modifications de code et des pull requests de l'équipe data science.
Déclenchement des pipelines CI/CD après approbation du code.
Surveillance des pipelines et veille à ce que tous les tests passent et que les artefacts du modèle sont générés/stockés correctement.
Déploiement des modèles mis à jour en production après la fin du pipeline.
Travail en étroite collaboration avec l'équipe d'ingénierie logicielle et DevOps pour assurer une intégration sans faille.
Containerisation des modèles à l'aide de Docker et déploiement sur les plateformes cloud.
Mise en place d'outils de surveillance pour suivre diverses métriques telles que le temps de réponse, les taux d'erreur et l'utilisation des ressources.
Mise en place d'alertes et de notifications pour détecter rapidement les anomalies ou