Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Tensorflow à Lyon

Vos missions ? En tant que Lead Ingénieur Data, vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions data au service des différents métiers de l'entreprise . Aux côtés d'experts métiers, et d'un Leader Technique, vous devrez développer des traitements robustes, monitorés et résilients dans un écosystème Cloud avec des technologies d'industrialisation à l'état de l'art. Vos traitements répondront à des besoins autour de problématiques complexes dans les domaines d'activité de l'entreprise (Réseau & système IOT, évolutions possibles sur comptage de l'eau, gestion des déchets, etc …) La stack Technique : MongoDB, PostgreSQL Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) Scala, R, Docker, Jenkins Gitlab/Github Grafana

Vous êtes passionné par l'industrialisation des modèles de machine learning ? Rejoignez une équipe dynamique où vous jouerez un rôle central dans l'optimisation et l'automatisation des pipelines ML, tout en intégrant les meilleures pratiques MLOps. Contexte de la mission : En tant qu'Ingénieur MLOps, vous intégrerez une équipe produit dédiée, avec pour mission de garantir la fluidité des opérations ML. Vous participerez activement à l'industrialisation de modèles de machine learning déjà développés, en optimisant et en automatisant les processus de déploiement et de surveillance pour atteindre une efficacité et une scalabilité maximales. Objectifs et Livrables : 🔄 Implémenter des Pipelines Automatisés : Mettre en place des pipelines pour le déploiement et la surveillance des modèles ML, avec gestion des alertes pour une proactivité optimale. 🚀 Automatiser et Optimiser les Workflows ML : Améliorer la productivité en automatisant les étapes clés du pipeline ML et en maximisant la scalabilité des workflows. 🛠️ Mettre en Place des Outils et Pratiques MLOps : Standardiser les pratiques d'ingénierie ML pour optimiser la collaboration et la performance, avec intégration d'outils IA. 📈 Optimiser l'Efficacité des Workflows ML : Concevoir des solutions qui favorisent une exécution plus rapide et plus efficace des workflows, en prenant en compte les enjeux de performance et de coût. Stack Technique : Environnement Cloud : AWS (prioritaire), incluant des outils et services comme SageMaker, Cloudwatch, Terraform. Outils MLOps et Orchestration : Kubernetes, TensorFlow, Jenkins, PyTorch. Surveillance et Observabilité : Cloudwatch, Prometheus, Alertmanager, Grafana. Programmation : Python (indispensable). Compétences Recherchées : ✅ Maîtrise des Technologies AWS et MLOps : Bonne connaissance de l'écosystème AWS et des outils MLOps clés. ✅ Excellente Compétence en Python : Maîtrise de la programmation en Python pour l'implémentation de pipelines et workflows ML. ✅ Solides Connaissances en Machine Learning : Compréhension des concepts ML pour une intégration optimale des modèles. ✅ Force de Proposition et Esprit de Résolution : Capacité à analyser et résoudre rapidement les défis liés aux flux de données ML. ✅ Proactivité et Esprit d'Équipe : Goût pour le travail collaboratif, le respect des délais, la qualité et le sens des résultats. Certification Requise : AWS Machine Learning Specialty (minimum requis). Pourquoi Rejoindre ? Ce poste offre l'opportunité de travailler au sein d'une équipe performante sur des projets à forte valeur ajoutée en machine learning et IA. Vous serez au cœur des processus d'industrialisation et pourrez contribuer activement à l'optimisation des pratiques MLOps dans une structure en pleine croissance.