Ingénieur MLOps

Contexte
Dans le cadre de la refonte d’une plateforme métier au sein d’une organisation du secteur agroalimentaire, la mission consiste à renforcer l’industrialisation des modèles de machine learning. L’Ingénieur MLOps interviendra sur l’automatisation de leur déploiement et sur la mise en place d’un suivi adapté en production. Basée à Paris, la mission implique une collaboration régulière avec les équipes métier et techniques. Une attention particulière sera portée à la qualité des livrables, au respect des délais et au transfert de compétences.

Objectifs de la mission

Contribuer à la refonte de la plateforme métier sur les volets liés à l’industrialisation du machine learning.

Automatiser le déploiement des modèles en production.

Mettre en place et structurer le suivi des modèles une fois déployés.

Faciliter la collaboration entre les équipes métier et techniques.

Garantir un niveau de qualité conforme aux attentes du projet et aux échéances définies.

Favoriser le transfert de compétences auprès des équipes impliquées.

Responsabilités

Analyser les besoins liés au déploiement et au suivi des modèles dans le cadre de la refonte de la plateforme.

Concevoir et mettre en œuvre les processus d’automatisation nécessaires au déploiement des modèles en production.

Contribuer au suivi du fonctionnement des modèles après leur mise en production.

Travailler en coordination avec les équipes métier et techniques afin d’assurer la cohérence des solutions mises en place.

Veiller à la qualité des travaux réalisés et au respect des délais de la mission.

Documenter les pratiques et partager les connaissances avec les équipes concernées.

Profil recherché

Expérience confirmée de 6 à 8 ans minimum sur des sujets MLOps ou d’industrialisation de modèles.

Maîtrise des problématiques liées au déploiement de modèles en production.

Capacité à automatiser des processus techniques dans le cadre d’une refonte de plateforme métier.

Expérience du suivi de modèles déployés en production.

Aisance dans la collaboration avec des interlocuteurs métier et techniques.

Rigueur, sens de la qualité et capacité à respecter les délais.

Goût pour la transmission des connaissances et le transfert de compétences.