Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 13 offres pour ce poste (Senior, Paris), le marché se situe autour de 570€/j (535€/j–625€/j).
TJM du marché pour AI/ML Engineer (Senior) à Paris : médiane 570 €/jour, P25–P75 : 535–625 €/jour, n = 13 offres. TJM Python à Paris
Baromètre TJM et salaires ITDans le cadre du renforcement d'une Data Factory au sein d'un grand groupe international, nous recherchons un Ingénieur MLOps Senior disposant d'une expertise approfondie de Google Cloud Platform (GCP).
Vous intégrerez une équipe technique transverse chargée de concevoir, industrialiser et maintenir des solutions Python, MLOps et Cloud au service des équipes Data, IA et métiers.
L'objectif de la mission est de fiabiliser, automatiser et optimiser la mise en production de projets Machine Learning, IA et GenAI, en s'appuyant sur les services managés de GCP et sur les meilleures pratiques MLOps.
Industrialisation MLOps & IA
Concevoir, développer et maintenir des pipelines MLOps avec Vertex AI Pipelines.
Industrialiser le déploiement et l'exploitation de solutions Machine Learning et GenAI.
Automatiser les workflows ML et contribuer à la gestion du cycle de vie des modèles.
Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps : CI/CD, automatisation, reproductibilité et supervision.
Architecture & déploiement GCP
Déployer, configurer et administrer des environnements sur Google Cloud Platform.
Concevoir et maintenir des architectures Cloud robustes, évolutives et adaptées aux usages IA/ML.
Assurer le déploiement et l'exploitation d'applications conteneurisées via Cloud Run.
Garantir la fiabilité et la maintenabilité des infrastructures et services déployés.
Développement Python & outillage interne
Concevoir, développer et maintenir des librairies Python internes destinées aux équipes techniques.
Structurer des outils réutilisables et faciliter leur intégration dans les workflows Data/ML.
Contribuer à l'amélioration continue des outils et des pratiques de développement.
Monitoring, exploitation & FinOps
Mettre en place et maintenir des dispositifs de monitoring et de supervision technique.
Garantir la stabilité et la performance des solutions en production.
Appliquer les principes FinOps afin d'optimiser la consommation des ressources et les coûts GCP.
Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.
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