Machine Learning Engineer - MLOps (H/F)

Collective
Canton de Lille-5, France
2 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
French

Job location

Canton de Lille-5, France

Tech stack

Continuous Integration
Github
Python
Machine Learning
Standard Sql
Google Cloud Platform
Spark
FastAPI
Kubernetes
Machine Learning Operations
Streamlit Framework
Docker

Job description

Le/La Machine Learning Engineer aura pour mission de :

  • Déployer, maintenir et faire évoluer des applications de machine learning en production
  • Collecter, nettoyer, structurer et orchestrer les pipelines de données nécessaires aux applications ML
  • Concevoir et mettre en place les outils de CI/CD pour automatiser les déploiements et la mise en production
  • Développer les composants de monitoring, d'observabilité et de supervision des applications ML et des données
  • Contribuer à l'intégration des applications de machine learning au sein des produits digitaux
  • Collaborer étroitement avec les data scientists et les équipes techniques pour identifier les opportunités à fort impact métier
  • Participer à l'industrialisation de solutions de machine learning de bout en bout
  • Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques ML / MLOps au sein des équipes
  • Accompagner, coacher ou mentorer d'autres profils techniques selon les besoins

Stack technique indicative

  • Python
  • SQL
  • Spark
  • Docker / Kubernetes
  • Git / GitHub
  • GitHub Actions

Requirements

Ce poste s'adresse à un(e) Machine Learning Engineer confirmé(e) avec une forte dominante MLOps, une expertise Python / IA / GCP, et une capacité à industrialiser des solutions de machine learning dans des environnements de production complexe.

Profil recherché

Capacité à concevoir et industrialiser des solutions de machine learning robustes et scalables

Expérience à mettre en production des solutions de ML à fort impact

Capacité à garantir la qualité, la performance et l'observabilité des systèmes déployés

Apporter de la structure, des standards et des bonnes pratiques autour du ML Engineering

Capacité à évoluer dans un environnement exigeant, orienté produit et delivery You must create an Indeed account before continuing to the company website to apply

Benefits & conditions

Taux journalier (TJM): 450 - 500, * Google Cloud Platform (GCP)

  • FastAPI
  • Streamlit

Apply for this position