Les missions
seront :
Concevoir et maintenir des pipelines MLOps de bout en bout (entraînement, validation, déploiement, monitoring)
Industrialiser le déploiement de modèles ML en production (CI / CD, automatisation)
Mettre en place des stratégies de monitoring des modèles (drift, performance, qualité des données)
Gérer les environnements cloud et conteneurisés (Docker, Kubernetes)
Collaborer avec les Data Scientists pour améliorer la reproductibilité et la performance des modèles
Participer aux choix darchitecture et aux bonnes pratiques MLOps
Garantir la fiabilité, la sécurité et la scalabilité des solutions ML
Qualifications
Bac+5 ou diplôme dingénieur
3 ans dexpérience minimum en Data Engineering, Machine Learning ou MLOps
Solide expérience en mise en production de modèles ML
Très bonne maîtrise de Python
Expérience avec des outils MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.
À laise avec les pratiques CI / CD
Sensibilité aux enjeux de monitoring, performance et fiabilité
Esprit collaboratif, pragmatique et orienté solutions
Informations supplémentaires
« Meritis est engagée dans la Responsabilité Sociétale des Entreprises. Nous valorisons notre impact positif sur la société et lenvironnement. Notre démarche RSE guide chacune de nos actions pour promouvoir léquité, la durabilité et le bien-être de nos collaborateurs. Rejoignez-nous pour être partie prenante de cette démarche responsable, où chacun de nos talents contribue à construire un avenir meilleur.
Nos différences sont nos atouts. Cest pourquoi Meritis simplique en faveur de la diversité et de la non-discrimination. Tous nos métiers sont accessibles aux personnes en situation de handicap. »
ML Ops Engineer HF • Biot