Ingénieur MLOPS - Nantes - Services Financiers
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines d'intégration et de déploiement continu (CI/CD) pour les modèles de machine learning.
- Mettre en place des outils d'automatisation pour l'entraînement, la validation, et le déploiement des modèles en production.
- Superviser le déploiement, le suivi et la mise à jour des modèles en production.
- Assurer la gestion de la version des modèles, leur surveillance et leur mise à l'échelle.
- Collaboration avec les équipes Data et DevOps :
- Collaborer avec les équipes DevOps pour l'intégration des modèles dans l'infrastructure cloud et locale (AWS, Azure, GCP, Kubernetes, etc.).
- Optimiser les performances des modèles en production, en identifiant les problèmes de latence ou de qualité des prédictions.
- Gérer le monitoring des performances des modèles en production et effectuer les ajustements nécessaires.
- Assurer la qualité et la gouvernance des modèles :
- Mettre en place des systèmes de gestion de la qualité pour les modèles de ML.
- Suivre les bonnes pratiques en matière de gouvernance des modèles, en particulier pour des aspects tels que la traçabilité, la sécurité et la conformité.
- Assurer la maintenance des modèles déployés et leur mise à jour en fonction de nouvelles données ou d'évolutions des besoins métier.
- Participer à la mise en place de processus de retraining des modèles selon les besoins.
- Maîtrise des modèles de Machine Learning autour du LLM
- Maîtrise des outils de DevOps et de Cloud Computing (Docker, Kubernetes, Terraform, AWS, Azure, GCP).
- Connaissance des processus CI/CD et de l'automatisation des workflows ML.
- Compétences en programmation (Python, Bash, etc.).
- Esprit d'équipe et capacité à travailler en collaboration avec plusieurs parties prenantes.
- Rigueur et capacité à respecter des délais.
- Proactivité et capacité à résoudre des problèmes de manière autonome.
- Curiosité et volonté de se tenir informé des dernières tendances et technologies dans le domaine du MLOps.
- Diplôme Bac+5 (école d'ingénieurs, Master, etc.) en informatique, data science ou domaine connexe, vous justifiez d'une expérience professionnelle de 5 à 7 ans sur un poste en data engineering. Une expérience dans le déploiement et la gestion de modèles de machine learning en production est fortement appréciée.
- Un accord télétravail pour télétravailler jusqu'à 2 jours par semaine selon vos missions.
- Un package avantages intéressant : une mutuelle, un CSE, des titres restaurants, un accord d'intéressement, des primes vacances et cooptation.
- Des opportunités de carrières multiples : plus de 30 familles de métiers, autant de passerelles à imaginer ensemble.
- Plusieurs centaines de formations accessibles en toute autonomie avec Sopra Steria Academy.
- La possibilité de s'engager auprès de notre fondation ou de notre partenaire « Vendredi ».
- L'opportunité de rejoindre le collectif Tech'Me UP (formations, conférences, veille, et bien plus encore...).
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