Descriptif du poste: Responsabilités & Missions : * Soutenir les équipes Data Science en fournissant des environnements ML complets, conformément aux standards et normes d'Air Liquide, et en soutenant l'implémentation du code, de l'ingestion des données à la mise en service des modèles. * Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs data, les software developers et les chefs de produit/propriétaires de produit pour intégrer de manière transparente les solutions ML dans les produits. * Déployer et gérer des pipelines MLOps robustes pour l'intégration et la livraison continues, la surveillance et le réentraînement des modèles. * Profiler, déboguer et optimiser la performance, la latence et la consommation des ressources des modèles et des pipelines de données en production. * Collaborer étroitement avec l'équipe plateforme ML Ops pour traduire les besoins réels des produits en demandes de fonctionnalités afin d'améliorer continuellement la plateforme. * Former, encadrer et partager les connaissances avec les autres ingénieurs de l'équipe. * Participer activement aux cérémonies Agile et au travail d'équipe pour atteindre les objectifs de sprint. Profil recherché: Compétences Techniques (Technical Skills) : * 5+ ans d'expérience dans des rôles MLOps, DevOps ou d'infrastructure cloud, axés sur le déploiement, la surveillance et la mise à l'échelle de systèmes d'apprentissage automatique. * Expertise démontrée en Python, y compris la capacité à comprendre et à refactoriser du code existant, en mettant en œuvre les meilleures pratiques. * Expérience avec DevOps (exemples: CI/CD, containerisation, infrastructure en tant que code (infra as code), et systèmes de contrôle de version comme git), idéalement dans le contexte du Machine Learning. * Expérience avec les plateformes cloud (AWS, GCP) pour le déploiement et la gestion de modèles ML, avec un accent fort sur l'évolutivité et la robustesse. * Expérience avec des outils MLOps, tels que les environnements Python (poetry, uv), MLflow, Airflow, AWS SageMaker, Podman/Docker. Compétences Comportementales (Soft skills) : * Excellente communication et collaboration avec des équipes et des parties prenantes mondiales. * Bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes pour aligner les solutions technologiques sur les objectifs du métier. * Forte capacité à expliquer des concepts techniques et à encadrer des ingénieurs juniors/intermédiaires. * Intelligence émotionnelle pour maintenir un environnement de travail positif et serein. #LI-FM1