Nous recherchons un Ingénieur Machine Learning / MLOps expérimenté pour accompagner l'un de nos clients majeurs dans la modernisation et la migration de sa plateforme Data Science vers une infrastructure Cloud (GCP). Objectif de la mission.Assurer la recette, la mise en production et la migration des projets Data Science existants vers une plateforme MLOps sur Google Cloud Platform, en garantissant la qualité, la scalabilité et la maintenabilité des solutions mises en place. Responsabilités principales.Recetter la plateforme MLOps en mode portage.Migrer les projets ML existants vers la nouvelle infrastructure cloud.Intégrer les outils existants et tester les workflows.Assurer la fluidité de l'ensemble du processus de mise en production et de monitoring.Collaborer activement avec les équipes internes pour garantir le succès de la mission. Compétences techniques requises.Cycle de vie d'un projet Machine Learning :Maîtrise complète du workflow ML (analyse de données, entraînement, déploiement, monitoring).CI/CD avec GitLab :Expérience confirmée dans la configuration de pipelines CI/CD, gestion du versioning, intégration et livraison continues.Docker & gestion des containers :Création, gestion et déploiement de containers pour l'entraînement, l'inférence et la production.Google Cloud Platform (GCP) :Maîtrise des services suivants, GCP Workstation, BigQuery, Cloud Storage (GCS), Vertex AI, Cloud Run, Airflow etc.Langages R & Python :Solide expérience dans le développement de modèles et la gestion des pipelines avec ces langages.Outils de gestion de containers :Connaissance de Harbor et Nexus pour la gestion des images Docker et des packages.Monitoring & visualisation des performances :Capacité à mettre en place des Dashboard (ex. via Shiny sur Cloud Run) pour suivre les performances des modèles en production.