95627/Data ingénieur informatique MLOPS NANTES (IT)

WorldWide People
Nantes

Data Ingénieur MLOPS avec les tâches suivantes :

  • Déploiement et optimisation des modèles IA générative, en particulier via l'intégration et l'exploitation de vLLM comme moteur d'inférence performant.
  • Conception, développement et maintien du produit 'LLM Evaluation' : intégration des jeux de données de tests utilisateurs, automatisation des campagnes d'évaluation lors de l'arrivée de nouveaux modèles ou de nouvelles versions.
  • Participation à la refonte du framework Gabarit : intégration des meilleures pratiques MLOps, création de modules réutilisables pour améliorer la standardisation et l'industrialisation des projets IA.
  • Mise en place de pipelines de données et de traitements, dans une logique de fiabilité, performance et industrialisation.
  • Production d'indicateurs de pilotage : suivi de l'utilisation des produits, mesures de performances, logs d'activité, alerting...
  • Conception de dashboards de visualisation (via des outils comme Grafana, Qlik), pour un suivi accessible aux PO, direction et parties prenantes.
  • Participation à la capitalisation technique, documentation, veille, et amélioration continue des services proposés par l'équipe.
Des expériences significatives demandées dans un environnement similaire : - Data scientist ou ingénieur·e MLOps / data expérimenté·e, il est à l'aise dans un environnement technique orienté production.
  • Bonne compréhension des modèles IA générative et de leurs contraintes d'usage en production.
  • Expérience dans la mise en place de services d'inférence et d'évaluation de performance de modèles.
  • Capacité à structurer des pipelines, des métriques et à produire des outils de pilotage simples et fiable
Maîtrise MLOps (Mise en production, surveillance et optimisation des modèles IA) Utilisation de Spark SQL Environnenent technique :
  • Python, MLflow, DVC, Docker, vLLM, FastAPI
  • Environnements cloud (on-prem ou cloud public)
  • Bases de données (SQL, NoSQL)
  • Monitoring & visualisation : Grafana, Qlik
  • GitLab CI/CD, Kubernetes (si applicable), API REST
Profil candidat: Maîtrise MLOps (Mise en production, surveillance et optimisation des modèles IA) Utilisation de Spark SQL Environnenent technique :
  • Python, MLflow, DVC, Docker, vLLM, FastAPI
  • Environnements cloud (on-prem ou cloud public)
  • Bases de données (SQL, NoSQL)
  • Monitoring & visualisation : Grafana, Qlik
  • GitLab CI/CD, Kubernetes (si applicable), API REST

Publié le 2025-07-10

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