POSTE : Ingénieur Machine Learning Ops H/F DESCRIPTION : IT Link recherche pour son client spécialisé dans dans l'industrie agroalimentaire, un Ingénieur MLOPS afin d'intégrer son son équipe dédiée à l'intelligence artificielle et au big data. Avec un engagement fort en matière d'innovation, de durabilité et de qualité, l'entreprise met en oeuvre des technologies de pointe pour optimiser ses processus de production et de transformation, tout en respectant les normes environnementales et de sécurité alimentaire. En tant qu'Ingénieur Machine Learning Ops, vous jouerez un rôle clé dans le déploiement, la gestion et la maintenance des modèles d'apprentissage automatique (ML) au sein de l'entreprise. Vos missions principales seront : - Automatiser le cycle de vie des modèles ML de la préparation des données jusqu'à la mise en production et la maintenance des modèles de machine learning. - Gérer les pipelines de données et modèles : concevoir, déployer et optimiser des pipelines de machine learning sur des environnements de production en garantissant leur efficacité et leur scalabilité. - Suivre les performances des modèles : mettre en place des outils de monitoring pour suivre la performance et l'efficacité des modèles en production, avec un focus particulier sur la qualité des données et la gestion des dérives de modèles. - Optimiser les infrastructures : utiliser des outils d'orchestration (comme Kubernetes) et des solutions cloud pour assurer le bon fonctionnement des environnements de machine learning. - Travailler en étroite collaboration avec les équipes de Data Science pour assurer la bonne transition des modèles ML vers des environnements de production, et avec les équipes DEVOPS pour la gestion des environnements techniques. Les plus de la vie chez ITL : Transports en commun à 100% Management de proximité Forts engagements RSE Alan : mutuelle familiale et 100% digitale PROFIL : IT recherche pour son client spécialisé dans l'industrie agroalimentaire un Ingénieur MLOPS (H/F) avec : - Minimum 2 à 3 ans d'expérience dans un rôle similaire de Machine Learning Ops ou DEVOPS avec une forte composante ML. - Une bonne maîtrise des outils de Machine Learning comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc., et des bibliothèques de gestion de modèles. - Une expérience avec des outils d'automatisation et d'orchestration comme Kubernetes, Docker, ainsi que des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP). - Une bonne maîtrise de Python et de scripts Shell, et bonne compréhension des outils de gestion de version comme Git. - Des compétences dans la mise en place de systèmes de monitoring pour les modèles en production et la gestion des anomalies.