Machine Learning (ML) Engineer Expert - frameworks MLOps / Python / Orchestration/Pipelines

Au sein de notre équipe Data & IA , vous êtes l'Ingénieur MLOps clé, garantissant la robustesse, la scalabilité et la maintenance en production des modèles ML (qualité, classification, enrichissement des données 3P). Vous collaborez avec Data Scientists et Engineers pour industrialiser les prototypes ML en solutions fiables et impactantes. Vous assurez la liaison avec les autres équipes MLOps. Responsabilités Essentielles

• Conception et Déploiement

Industrialisation ML : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles de qualité des données. IaC & Reproductibilité : Gérer l'infrastructure cloud (IaC) et assurer le versioning des modèles, données (Feature Store) et pipelines (ZenML, MLflow).

• Monitoring et Maintenance

Observabilité/Alerting : Implémenter le monitoring (Drift, latence) et configurer des alertes pour les modèles 3P en production. Optimisation : Optimiser les ressources de calcul pour les modèles.

• Collaboration et Qualité

Conseil MLOps : Accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques MLOps (tests, code quality). Data Quality Gates : Intégrer des validations de schémas et des "Data Quality Gates" dans les pipelines. Data Mesh : Contribuer à l'architecture Data Mesh en traitant les modèles comme des "Data Products"., L'ingénieur ML aura en charge de :

• Collaborer étroitement avec les data scientists pour identifier les opportunités d'impact business, exploiter les données pour quantifier les résultats et participer à la planification de la stratégie et de la feuille de route de ML pour l'équipe
• Contribuer à la production et l'industrialisation des systèmes innovants d'apprentissage automatique de bout en bout
• Créer des systèmes intelligents de surveillance et d'observabilité en temps réel de la ML et des données
• Contribuer au partage des bonnes pratiques sur les outils ML afin d'améliorer la productivité et la qualité des résultats pour les ingénieurs et les scientifiques de données ML dans toute l'entreprise
• Coacher, faire du mentorat et recruter d'autres membres pour aider à accroître l'efficacité et la croissance de l'équipe

• frameworks MLOps - Confirmé - Impératif
• Python - Confirmé - Impératif
• Orchestration/Pipelines - Confirmé - Impératif

Connaissances linguistiques :

• Français Courant (Impératif)
• Anglais Professionnel (Impératif), Stack Technique Requise Langages : Python (impératif), Bash. Cloud : Maîtrise d'un cloud majeur (GCP un fort atout). Orchestration MLOps : Airflow/Kubeflow/Dagster/Prefect et frameworks MLOps (ZenML, MLflow, Vertex AI). Conteneurisation : Docker et Kubernetes (indispensable). CI/CD & IaC : Git/GitLab/GitHub, Terraform/Ansible. Data Quality/Versioning : Expérience (Great Expectations, Deeque, Feast, MLflow Model Registry)., Formation : Bac+5 (Informatique, Data Science). Expérience : Min. 5 ans en DevOps, Data Engineer, idéalement ML Engineer / MLOps. Compétences : Compréhension des enjeux de la qualité des données produit 3P (Marketplace). Soft Skills : Autonomie, excellent relationnel, rigueur, proactivité. Langues : Français et Anglais courant., Un Machine Learning (ML) Engineer est une personne dans le domaine de l'informatique qui se concentre sur la recherche, la construction et la conception de systèmes d'intelligence artificielle (IA) autogérés pour automatiser les modèles prédictifs. Les ingénieurs en apprentissage automatique conçoivent et créent les algorithmes d'IA capables d'apprendre et de faire des prédictions qui définissent l'apprentissage automatique., De solides compétences en ingénierie du développement. Aptitude à écrire un code de qualité de production Aptitude avérée à choisir la bonne méthode de ML pour résoudre le problème dans le cadre des contraintes actuelles tout en ayant une vision claire des prochaines itérations et un bon équilibre entre l'exploration et l'exploitation de différentes technique Expérience dans la mise en production de solutions de ML ayant un impact à grande échelle sur les clients users Compréhension du processus du cycle de vie de l'ingénierie du ML.

Lieu : Lille Fr

Type d'emploi : CDD, CDI

Question(s) de présélection:

• Quelle est votre ouverture à la mobilité sur Lille ?
• Quelle est votre prétention salariale ?
• Quand pouvez-vous démarrer cette mission ?

Lieu du poste : En présentiel

ASFOTEC - Make IT Simple Nous sommes une entreprise de services numériques Lilloise créée en 2017 et présente en France, au Maroc et au Moyen Orient. Grâce aux compétences et à l'expérience de notre équipe, nous accompagnons aujourd'hui nos clients grands comptes et PME dans leurs défis numériques et nous créons également nos propres solutions BtoB et BtoC.