Le poste MLOPS ENGINEER
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Contexte de la mission
Intégré à une équipe Produit, l'ingénieur MLOPs contribue à l'industrialisation de modèles ML déjà développés.
Nous avons besoin de quelqu'un qui peut nous aider à automatiser et à améliorer notre pipeline de ML, à mettre en place des pratiques de MLOps et à assurer la qualité des données.
Objectifs et livrables
Nous cherchons à atteindre les objectifs suivants :
Implémenter les pipelines automatisés pour le déploiement et la surveillance des modèles (Gestion des alertes)
Amélioration et automatisation du pipeline de ML
Mise en place de pratiques de MLOps et d'outils IA
Assurer la qualité des données
Optimiser l'efficacité et la scalabilité des flux de travail ML
Profil recherché
Compétences :
Maitrise des technologies AWS et outils MLOPs (Kubernetes, TensorFlow, Jenkins, Pytorch, Terraform, Sagemaker, Cloudwatch, Prometheus, Alertmanager, Grafana).
Compétences solides en programmation Python.
Comprendre le machine learning.
Force de proposition dans la résolution des problèmes de code.
Pro-actif, Team Spririt, sens du délai, de la qualité et des résultats.
Certification : à minima AWS Machine Learning Specialty.
Nombre d'années d'expériences : +7ans
Compétences demandées
Compétences
Ingénierie de données : Confirmé
DevOps : Confirmé
MLOps : Expert
Environnement de travail
Certification : à minima AWS Machine Learning Specialty.
Nombre d'années d'expériences : +7ans
Compétences demandées
Compétences
Ingénierie de données : Confirmé
DevOps : Confirmé
MLOps : Expert
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