POSTE : Tech Lead Ml Engineer H/F DESCRIPTION : Notre communauté - + de 1000 collaborateurs experts de leur domaine répartis sous forme de Tribes et Squads, travaillant sur des projets multi-cloud et cloud hybride impactants - Des expertises techniques liées aux enjeux du secteur IT : Hybrid Platform, Cloud & DEVOPS Platform, FinOps & Agile@scale, Project et SysOps Automation - Un environnement technologique stimulant, à travers nos partenaires : Gitlab, OVHcloud, VMware, SUSE, Dynatrace, Hashicorp, VEEAM, etc. - Une vraie communauté de Tech enthousiastes qui partagent leurs savoirs : événements, Friday Talks sur des sujets techniques, rédaction d'articles Pour en savoir plus sur nos trajectoires de carrière, découvrez le parcours de Nesrine ! Vos principales responsabilités en tant que Tech Lead - ML Engineer Voici une liste non exhaustive de vos missions au quotidien, nous vous faisons confiance pour les prendre en main et les enrichir à votre façon - Leader le développement et l'amélioration des modèles de Machine Learning, ainsi qu'aux évolutions de plateformes de mise à disposition de LLMs. - Optimiser la démarche de mise en production : créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Accompagner les Data Scientists dans le cadre du processus de développement ML (conception, mise en oeuvre et gestion) afin de vous assurer que les solutions sont reproductibles, testables et évolutives - Collaborer avec les parties prenantes (spécialistes métier, domain managers, architectes, data scientists) pour faire évoluer les solutions - Etre responsable de la mise en oeuvre des principes MLOPS en vous appuyant sur les bonnes pratiques de la data science et du développement de logiciel (intégration continue, déploiement continu, monitoring, gestion des modèles, testing, versioning, reproductibilité). - Coacher, mentorer et coordonner les équipes, promouvoir les bonnes pratiques et piloter la veille technique et technologique. Où réaliserez-vous vos missions ? Chez des clients grands comptes de la banque, de l'assurance, de l'industrie, du retail de la Défense, du luxe ou encore de l'énergie, porteurs de projets innovants. Selon les projets, voici les technologies que vous serez amené.e à rencontrer : - Langages de programmation : Python, Java - Frameworks : Pandas, Keras, Tensorflow, Scikit-Learn, Numpy, Pyspark - Plateformes : Databricks, Kafka, Spark - DEVOPS et CI/CD : GitLab, Jenkins, Sonar, GitOps, Kubernetes, Docker - MLOPS et Big Data : Airflow, ML Flow, MLOPS - Bases de données : PostgreSQL, Oracle, ElasticSearch, MongoDB - Systèmes d'exploitation : RedHat Qu'implique le rôle de Tech Lead en interne? - Animer une communauté interne de ML engineers : assurer une veille et leur garantir une projection en termes de trajectoire de carrière - Participer aux avant-ventes en appui aux commerciaux pour faire rayonner nos offres - Prendre part aux missions de recrutement et de validation de compétences - Co-construire avec le Squad Leader et autres TLs la trajectoire de la squad et son évolution Qualifications Ce que vous apporterez à la Tribu ? [Les compétences idéales] De formation supérieure en école d'ingénieurs ou université, vous avez acquis au moins 10 ans d'expérience dont 5 sur des projets de Machine Learning (supervisés et non supervisés) en production. Vous avez déjà pu acquérir une expérience en tant que Tech Lead ou avez déjà managé une équipe. Vous avez développé une forte capacité à collaborer avec des architectes, data engineers, data scientists etc. pour mener à bien la fabrication de solutions tout en garantissant la qualité. PROFIL : D'un point de vue technique, vous disposez des compétences suivantes : - Design, développement et implémentation de solutions techniques - Maîtrise des pipelines ML, de la conception à la production. - Excellentes compétences en Python. - Expérience de déploiement de Large Language Models et l'écosystème LLMOps - Maîtrise des bonnes pratiques de développement (design patterns, craftsmanship, industrialisation de code, tests) et le Data Engineering - Capacité à concevoir des architectures micro services [Cherries on the cake] - Expérience pratique avancée sur un cloud provider (AWS/Azure/GCP). - Bonne compréhension des enjeux liées aux Expérience DEVOPS (Kubernetes, Docker, CI/CD), et d'infrastructure as code (Terraform, Ansible, etc.) Et qu'est ce que Devoteam vous offre en échange? - Un CDI, pour se projeter ensemble sur le long terme - Un salaire attractif en lien avec votre