POSTE : Ingénieur Machine Learning Python - MLOps H/F DESCRIPTION : Ingénieur machine learning python / MlOps - H/F Lieu : Saint Denis (93) Télétravail : 2j / semaine Type de contrat : Nature du contrat à définir Rémunération : à partir de 55K€ Démarrage : dès que possible Expérience requise : à partir de 5 ans À propos du poste : - Contexte : Nous recherchons un(e) Ingénieur Machine Learning / MLOps capable de transformer des prototypes issus de la science des données en solutions industrielles robustes, performantes et monitorées. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur : optimisation des pipelines, industrialisation, CI/CD, déploiement multi-environnements (CPU / GPU), et mise en place de solutions de monitoring avancées. Vos missions principales : liste non exhaustive plus de détails par téléphone 1. Transformation des POC en solutions de production - Convertir les prototypes de data science en code de qualité production. - Concevoir et documenter l'architecture logicielle et les APIs. - Développer les tests unitaires, fonctionnels et d'intégration. 2. Optimisation des pipelines et des algorithmes - Optimiser les pipelines de données et les modèles ML sur des plateformes hétérogènes (CPU, GPU). - Mettre en oeuvre des techniques avancées d'optimisation (vectorisation, parallélisation, compilation JIT, etc.). - Fournir des rapports de performance par environnement. 3. Analyses comparatives / Benchmarking - Construire et préparer les jeux de données pour le benchmarking. - Développer les codes et documentations associés aux comparaisons de performances et de complexité. - Proposer des recommandations et conclusions pour chaque cas d'usage. 4. Développement de pipelines CI/CD - Concevoir, développer et maintenir des pipelines CI/CD pour automatiser tests, intégration et déploiement. - Déployer les solutions sur divers environnements et sites. - Fournir un guide d'utilisation et une documentation pour les administrateurs. 5. Mise en place du monitoring - Développer et maintenir des solutions de monitoring des performances et de la dérive des données. - Implémenter des algorithmes de détection de drift et de surveillance temps réel. - Rédiger les tests fonctionnels associés. Environnement technique : Python, NumPy, SciPy, Numba, CuPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch, pydantic, pytest, MLflow, Docker, GitLab-CI, DevOps, MLOps, Linux INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES - Accord annualisation du temps de travail (9 à 10 jours de RTT) - Accord télétravail - Tickets restaurants - Mutuelle Groupe et prévoyance - Primes vacances - Accord de participation - Dispositifs épargne salariale et retraite - Compte épargne temps - Accompagnement parentalité (berceaux en crèche) - Financement vélo électrique et indemnités kilométrique vélo - Programme cooptation et apport d'affaires (prime de 1000 à 1500€ brut) - Avantages CSE (chèques vacances, tarifs préférentiels, subventions trimestrielles, chèques cadeaux, ) #LI-JC2 PROFIL : Profil recherché : - Excellente maîtrise de Python et bonnes connaissances en algorithmes et calcul haute performance. - Expérience significative en construction, optimisation, déploiement et monitoring de pipelines de données et modèles ML en production. - Bonne connaissance des principes, algorithmes, plateformes et frameworks ML. - Grande capacité d'analyse et sens de la résolution de problèmes. - Curiosité technique, esprit d'innovation, goût pour l'apprentissage continu. - Bonus : expérience préalable en C++.