ML Engineer - F/H Ajouter aux favoris
- Industrialiser les prototypes de Data Science pour les transformer en solutions de production performantes.
- Concevoir et déployer des architectures ML robustes (pipelines d'entraînement, serveurs d'inférence).
- Orchestrer le cycle de vie des modèles via des workflows MLOps de pointe.
- Optimiser les modèles pour répondre aux exigences réelles de latence, de coût et de sécurité.
- Garantir la conformité technique et éthique (RGPD, sécurité des données) des systèmes déployés.
- Collaborer étroitement avec les Data Scientists et Data Engineers pour unifier la chaîne de valeur Data.
- Industrialiser (MLOps) : développer des pipelines automatisés (CI/CD pour le ML) pour sortir de la logique artisanale.
- Optimiser et monitorer : assurer la viabilité opérationnelle en surveillant la dérive des modèles (drift) et en optimisant les ressources Cloud ou On-Prem.
- Accompagner : diffuser la culture du « Production-First » auprès des équipes Data et IA et vulgariser les enjeux d'industrialisation auprès des décideurs.
- Cadrer et architecturer : aider à définir la stack et les choix techniques d'industrialisation adaptés aux contraintes du client.
- Le socle Core : maîtrise avancée de Python et des standards du Software Engineering (Clean Code, tests unitaires, Git, CI/CD).
- Frameworks IA : expertise sur les bibliothèques classiques (Scikit-learn) et le Deep Learning (TensorFlow, PyTorch).
- Écosystème MLOps : expérience concrète sur des outils d'orchestration et de tracking (MLflow, Kubeflow, ZenML).
- Cloud et Infra : aisance sur les services managés (Azure AI, AWS SageMaker, Vertex AI) et les technos de conteneurisation (Docker, Kubernetes).
- Data Engineering : compréhension des flux de données et intégration avec les Data Lakes/Warehouses.
- Expérience : vous affichez au moins 4 ans d'expérience post-diplôme, avec un historique solide de modèles déployés et maintenus en production.
- Polyvalence Cloud : vous passez d'un environnement Cloud à un autre avec agilité, en vous adaptant aux contraintes IT du client.
- Posture conseil : vous avez le sens du service. Vous savez expliquer les bénéfices du MLOps à des profils non techniques.
- Mindset « Industrialisation » : pour vous, un modèle n'existe que s'il est monitoré, versionné et scalable.
- Une organisation résolument tournée vers l'IA : nous sommes notre propre client et nous menons une transformation agentique ambitieuse pour notre métier cœur et pour nos métiers transverses.
- L'impact : vous intervenez sur les projets les plus stratégiques de nos clients, là où l'IA transforme réellement les business models.
- La communauté : échangez avec 450 pairs, contribuez à notre veille, nos publications et participez à nos événements
- Le cadre : des bureaux inspirants et une culture d'entreprise qui valorise l'audace et l'expertise.
- 1er échange RH : échange sur vos souhaits et motivation, présentation de l'entreprise (30 min).
- Test technique sur HackerRank (30 min).
- 2e échange technique avec un de vos futurs pairs (1 h).
- 3e échange avec un Leader (45 min).
- 4e échange avec un Partner : projection sur votre rôle au sein de Onepoint (30 min).
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