Ingénieur MLOps

Job summary

Crakmedia is seeking an MLOps Engineer to join their data and Machine Learning team. This role involves accelerating digital transformation by integrating ML models into production systems, ensuring robustness, security, and efficiency. The engineer will also shape MLOps best practices, influence technological strategies, and mentor other talents.

Benefits

Qualifications

• Minimum de 5 ans d'expérience dans un rôle similaire d’ingénieur MLOps
• Diplôme universitaire en informatique, génie logiciel ou domaine connexe (maîtrise fortement valorisée)
• Maîtrise des technologies conteneurisées, tel Docker et Kubernetes
• Connaissance approfondie des environnements Cloud (AWS) et des bases de données analytiques (tel que Snowflake)
• Maîtrise des outils de versioning et de déploiement continu pour le ML (tel que MLflow)
• Maîtrise de l’écriture Python et de la conception de solutions API robustes
• Automatisation de l’orchestration des workflows via des outils de type Cron, Airflow ou services Cloud équivalents
• Capacité à collaborer avec enthousiasme au sein d'une équipe multidisciplinaire et faire preuve d'ouverture d'esprit
• Capacité à s'investir avec passion dans le succès et la pérennité des solutions déployées
• Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes de façon accessible pour des interlocuteurs variés
• Curiosité et autocritique pour apprendre de ses erreurs et optimiser ses pratiques en continu

Responsibilities

• Concevoir, développer et maintenir des pipelines CI/CD et d'intégration de modèles ML, en assurant reproductibilité et traçabilité
• Orchestrer des pipelines ML complexes dans des environnements conteneurisés et déployer les architectures sur AWS en optimisant disponibilité et coûts
• Automatiser le cycle de vie des modèles et configurer des systèmes de surveillance pour le suivi des performances et la détection d'anomalies en production
• Gérer l'architecture MonoRepo et assurer la résolution rapide des incidents
• Collaborer avec les équipes D&A, Data Science, CloudOps et R&D pour traduire les besoins de recherche en solutions de production robustes et bâtir les infrastructures Cloud ML
• Piloter l'implémentation d'architectures multi-agents et promouvoir les meilleures pratiques MLOps au sein de l'équipe

Skills

Degrees

Relocation