Objectif de la mission<br/> Mettre en place et maintenir une chaîne d?intégration et de déploiement des modèles de Machine Learning en production, garantissant robustesse, scalabilité et monitoring.<br/> <br/> Contexte<br/> Vous interviendrez au sein d?une équipe Data & IA pour industrialiser des modèles ML liés à la qualité, la classification et l?enrichissement des données produits. Collaboration étroite avec Data Scientists et Data Engineers pour transformer des prototypes en solutions fiables.<br/> <br/> <br/> <br/> ResponsabilitésConception & Déploiement<br/> <br/> Développer et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD).<br/> <br/> <br/> Mettre en place l?infrastructure cloud via IaC.<br/> <br/> <br/> Assurer le versioning des modèles, données et pipelines (ZenML, MLflow).<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Monitoring & Maintenance<br/> <br/> Implémenter l?observabilité (drift, latence, qualité prédictions).<br/> <br/> <br/> Configurer alertes pour anomalies et dégradations.<br/> <br/> <br/> Optimiser les ressources de calcul.<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Collaboration & Qualité<br/> <br/> Accompagner les Data Scientists sur les bonnes pratiques MLOps.<br/> <br/> <br/> Intégrer des Data Quality Gates dans les pipelines.<br/> <br/> <br/> Contribuer à l?architecture Data Mesh (modèles = Data Products).<br/> <br/> <br/> <br/> <br/> <br/> Bac+5 en Informatique ou Data Science.<br/> <br/> <br/> Minimum 5 ans d?expérience en DevOps/Data Engineering, idéalement MLOps.<br/> <br/> <br/> Autonomie, rigueur, proactivité, excellent relationnel.<br/> <br/> <br/> Français courant, anglais professionnel.<br/> <br/> <br/> Localisation : Lille. <br/> <br/> <br/> <br/>