MLOps (H/F) CDI - Villeneuve-sur-Lot

Descriptif du poste

Rattaché(e) au Responsable Data et au sein de l’équipe Data, prochainement composée de Data Strategists, de Data Scientists et de Data Engineer, vous participez activement au déploiement de la culture data au sein de la structure, pour faire de GIFI une entreprise résolument data Driven et innovante.


En tant que MLOps, vos principales missions seront :

  • Elaborer et industrialiser des projets de Machine Learning de la conception au déploiement (idéation, conception des pipelines MLOps, gestion du cycle de vie des modèles en production...)
  • Maintenir et faire évoluer le Data Lake existant sur AWS
  • Gérer le cadrage et la livraison des cas d'utilisation
  • Evangéliser sur les bonnes pratiques de code et d’industrialisation

Profil recherché

Vous êtes diplômé(e) en Master ou école d'ingénieur spécialisée en statistiques, datamining ou mathématiques Vous justifiez d'au moins 4 ans d'expérience dans la mise en production d'algorithmes de Machine Learning.

Vous connaissez les meilleures pratiques du développement et du codage , et êtes capable de tester des hypothèses à partir d'ensemble de données brutes et d’analyser les résultats.

Une expérience dans un contexte industriel serait appréciée (logistique, gestion de stocks, maintenance industrielle, etc.).

Compétences recherchées (liste non exhaustive)

Approches & Méthodologies :

  • MLOps / DevOps • Model development lifecycle 
  • Model and data versioning 
  • Model performance monitoring 
  • Model repositories 
  • Workflows / data pipelines 
  • Model and data governance 
  • Automated model deployment

Compétences techniques appréciées (Exemples / liste non exhaustive. Il n'est pas obligatoire de connaitre toutes les technos indiquées) : 

  • Langage de développement : Python, R, Scala, SQL … 
  • Cloud & Stockage : Aws, GCP, Snowflake, … 
  • Extraction & streaming : Talend, Kafka, Spark, … 
  • Orchestration & déploiement : Airflow, Gitlab, Kubeflow, MLflow, Grafana, SageMaker, Seldon Core, … 
  • Architectures conteneurs : Docker, Kubernetes,

Nous recherchons des personnes multi-disciplinaires en capacité d'industrialiser nos uses cases, motivées, dotées d’un bon relationnel, faisant preuve de rigueur, d’autonomie et impatiente de rejoindre notre équipe !

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