Descriptif du poste: Nous recherchons un Ingénieur ML Ops pour rejoindre notre équipe à Lille et participer à la mise en production, l'automatisation et l'optimisation de nos modèles de machine learning. Dans un environnement GCP (Google Cloud Platform), vous contribuerez à industrialiser les pipelines de données et de modèles, tout en garantissant leur scalabilité, fiabilité et performance. Votre mission s'inscrit dans une démarche d'innovation continue, où vous serez amené à collaborer avec des équipes de data scientists, développeurs et DevOps pour déployer des solutions robustes et efficaces. Missions Principales Automatiser et industrialiser les pipelines de machine learning (entraînement, déploiement, monitoring). Déployer et maintenir des modèles en production sur GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions, etc.). Optimiser les performances des modèles et des infrastructures associées. Mettre en place des outils de monitoring pour suivre la qualité et la performance des modèles en production. Collaborer avec les data scientists pour industrialiser leurs travaux et faciliter leur passage en production. Automatiser les tests et les validations pour garantir la fiabilité des modèles. Documenter les processus et les architectures mises en place. Participer à la veille technologique pour identifier les meilleures pratiques en ML Ops et GCP. Profil recherché: Profil Recherché Diplôme Bac+5 en informatique, data science ou équivalent. minimum 2 ans d'expérience en ML Ops, DevOps ou data engineering, avec une expérience confirmée sur GCP. Maîtrise des outils GCP : Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Kubernetes (GKE). Terraform ou Deployment Manager pour l'infrastructure as code. Monitoring (Cloud Monitoring, Logging, Datadog). Expérience avec les pipelines CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins). Connaissance des bonnes pratiques en ML Ops (versioning des modèles, reproductibilité, scalabilité). Capacité à travailler en équipe Agile et à collaborer avec des profils techniques variés (data scientists, développeurs, DevOps). Autonomie, rigueur et esprit d'initiative pour résoudre des problèmes complexes. Bonne communication pour expliquer les enjeux techniques aux parties prenantes. Modalités Localisation : Lille Télétravail : 3 jours par semaine. Disponibilité : Dès que possible. Conclusion Rejoignez une équipe innovante et dynamique où votre expertise en ML Ops et GCP fera la différence. En tant qu'Ingénieur ML Ops, vous contribuerez à industrialiser et optimiser nos modèles de machine learning, tout en garantissant leur fiabilité et performance en production. Votre expérience technique et votre capacité à automatiser les processus seront des atouts majeurs pour accompagner notre croissance et notre transformation digitale