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Publié aujourd'hui

Chef de projet Intégration , DEVOPS & ML Engineer Cloud - CDI (H/F)

Entreprise
Collective workPlateforme freelance
Localisation
Aubervilliers
Hybride
Type de contrat
CDI
Niveau
Junior

Salaire du marché

Médiane du marché
33k€
Estimation
28k€fourchette habituelle42k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 340 offres pour ce poste (Junior, France), le marché se situe autour de 33k€ (28k€–42k€).

Salaire du marché pour DevOps (Junior) en France : médiane 33 300 €/an, P25–P75 : 28 000–42 000 €/an, n = 340 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Salaire: 510
Localisation : Aubervilliers
Télétravail : 3 jours de présence sur site par semaine
Au sein du pôle Infrastructure Technique de la DSI, vous rejoignez la squad IA / MLOps pour industrialiser, déployer et maintenir en production des solutions d'intelligence artificielle.
À l'interface entre les équipes métiers, Data Science et Infrastructure, vous travaillez en binôme avec une ingénieure ML/MLOps sur deux périmètres :
*
AWS : traitement de données industrielles, rapprochement spatio-temporel et développement de services serverless.
*
Azure : industrialisation et déploiement de modèles ML sur plusieurs sites industriels, de l'entraînement au suivi en production.
*
Concevoir et faire évoluer les architectures Cloud IA sur AWS et Azure.
*
Développer et fiabiliser les pipelines MLOps : versioning des données et modèles, entraînement, évaluation automatisée, déploiement et surveillance de la dérive.
*
Accompagner les Data Scientists dans la mise en production de leurs modèles et intégrer les services d'IA générative.
*
Automatiser les infrastructures avec Terraform et contribuer aux architectures conteneurisées et serverless.
*
Garantir la sécurité, l'observabilité et la maîtrise des coûts des environnements IA.
*
Assurer le support N3 et préparer le transfert aux équipes d'exploitation : documentation d'architecture, procédures et partage de connaissances.
Vous disposez d'une expérience confirmée en ML Engineering / MLOps et Cloud, avec une forte capacité d'intervention technique et de coordination entre équipes.
Compétences indispensables :
*
Python et Data Science appliquée : analyse exploratoire, feature engineering, rapprochement spatio-temporel et évaluation de modèles sur données industrielles bruitées.
*
MLOps : CI/CD ML, registres de modèles, inférence temps réel et batch, déploiements blue/green et monitoring de dérive.
*
AWS : SageMaker, Lambda, S3, Glue et Bedrock.
*
Azure : Azure Machine Learning, Microsoft Fabric / OneLake et services Azure AI.
*
DevOps : Terraform, Docker, Kubernetes (AKS / EKS), Git et Azure DevOps et/ou GitLab CI.
*
Maîtrise des enjeux de sécurité, de réseau, de supervision et de FinOps Cloud.
Compétences appréciées :
*
Données industrielles / SCADA et architectures médaillon Bronze, Silver, Gold.
*
Notions d'apprentissage par renforcement (RL / SAC), de Computer Vision et de GCP / Vertex AI.
*
Certifications Cloud, IA ou Terraform.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • Docker
  • Kubernetes
  • AWS
  • Azure
  • Terraform
  • GitLab CI
  • Artificial Intelligence
  • Git
  • GitLab
  • Azure DevOps
  • Google Cloud Platform
  • GenAI
  • Azure Services

Un plus

  • DevOps
  • Machine Learning
  • Cloud
  • MLOps
  • Serverless
  • Monitoring / Observability
  • Software Architecture
  • AWS Lambda
  • AWS S3
  • AWS Glue
  • Microsoft Fabric
  • Azure Kubernetes Service

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

Collective workPlateforme freelance
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