En tant que Data Engineer spécialisé en MLOps, vous êtes responsable de l'industrialisation et du déploiement en production des modèles de machine learning. Vous veillez à la fiabilité, la scalabilité et la performance des modèles à travers des pratiques MLOps avancées.Vous avez une forte appétence pour l'IA.1. Déploiement et AutomatisationPipelines CI/CD : Automatisation du déploiement des modèles avec des pipelines CI/CD robustes.Gestion d'environnements : Utilisation de Docker pour des environnements standardisés (développement, validation, production).2. Monitoring et MaintenanceSuivi des performances : Mise en place de métriques et d'alertes pour détecter les dérives et maintenir la performance des modèles.Maintenance proactive : Automatisation du recalibrage des modèles pour les garder à jour avec les évolutions des données.3. Gestion des Versions et SécurisationVersioning et lock : Gestion des versions de modèles et verrouillages pour assurer la stabilité et la traçabilité.Gestion des accès : Autorisations de modification contrôlées pour garantir la sécurité en production.4. Gestion du Cycle de Vie des ModèlesPipelines d'entraînement/ré-entraînement : Automatisation des workflows pour un déploiement continu et une documentation complète du cycle de vie des modèles.Compétences TechniquesLangages : Python, PySparkTraitement des données : SparkCloud : Azure (Azure ML, ADLS, Databricks avec Delta Tables et Unity Catalog)Conteneurisation : DockerCI/CD : GitHub Actions ou alternatives (Jenkins, XLD)Qualité de code : Black, isort, pylint, RuffLe truc en + qu'on adore : Dataiku Issu d'une formation Grande École d'Ingénieur/Doctorant, spécialisée en Data Science ou Intelligence ArtificielleVous disposez d'au moins 6 années d'expérience dans le domaineMaîtrise des techniques d'analyses statistiques, de modélisations prédictives, de Machine Learning, de Deep Learning,...Maîtrise des techniques de data management et de DataVizMaîtrise de Python, R, SQL.Bonnes connaissances Big Data : pySpark, Spark, NoSQL.  Autonomie, organisation, sens du partageExcellente communicationOrientation métier. A compétences égales, priorité aux travailleurs handicapés et autres bénéficiaires de l'obligation d'emploi.