Data Engineer / MLOps

Vous rejoindrez une équipe dynamique qui développe un callbot IA francophone de nouvelle génération, capable de comprendre, traiter et répondre aux appels en temps réel.

Votre rôle sera essentiel : concevoir et maintenir des pipelines de données et de modèles IA performants, assurer la scalabilité du système et garantir des temps de réponse ultra-rapides pour des milliers d'appels simultanés.

Responsabilités

• Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données robustes et évolutives pour les flux audio, texte et logs d'appels.
• Développer et maintenir des pipelines ETL et ML pour l'intégration, la transformation et la mise à jour des données (appels, transcriptions, intentions, etc.).
• Travailler sur des bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL) et NoSQL (MongoDB, Redis, VectorDB - ChromaDB/FAISS).
• Mettre en place des pipelines de déploiement automatisés (CI/CD) pour les modèles IA (STT * NLP * TTS) avec Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow.
• Gérer les environnements cloud (AWS / GCP / Azure) et optimiser les coûts GPU/CPU.
• Développer des API de service pour les modèles IA via FastAPI.
• Superviser la qualité et la latence des données et des modèles (Grafana, Prometheus).
• Collaborer étroitement avec les équipes Data Science et DevOps pour industrialiser les modèles open source (CamemBERT, Mistral, LLaMA, Whisper, Coqui).
• Garantir la sécurité, la fiabilité et la reproductibilité de l'ensemble du pipeline IA.

• Vous avez une expérience solide en Data Engineering et/ou MLOps, idéalement dans un environnement IA ou NLP.
• Vous maîtrisez Python, SQL, et des outils de traitement distribués comme Apache Spark ou Kafka.
• Vous avez déjà travaillé avec des outils de conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes).
• Vous connaissez les bonnes pratiques de CI/CD, versioning de modèles, monitoring et déploiement.
• Vous êtes familier avec les modèles de langage open source (CamemBERT, Mistral, LLaMA, Falcon…) et savez les intégrer dans des environnements de production.
• Vous êtes rigoureux(se), autonome, et aimez optimiser la performance des systèmes complexes.
• Vous appréciez travailler dans une équipe à taille humaine sur un projet IA ambitieux et concret.

Environnement technique

• Langages : Python, SQL, Bash
• Outils : Airflow, MLflow, FastAPI, Docker, GitHub Actions
• Cloud : AWS / GCP / Azure
• Bases : PostgreSQL, MongoDB, Redis, ChromaDB, FAISS
• Monitoring : Grafana, Prometheus, ELK Stack