Ingénieur MLOps / IA senior AISB-774

Résumé du poste

Nous recherchons un ingénieur MLOps/IA senior pour concevoir, déployer et maintenir des infrastructures MLOps hybrides sécurisées, évolutives et à haute disponibilité. Ce poste se situe à la croisée du cloud computing, de l'IA, du machine learning et des architectures de données à grande échelle, au sein d'un environnement technique exigeant.

Principales responsabilités

• Concevoir, mettre en œuvre et maintenir une infrastructure MLOps hybride évolutive, fiable et sécurisée pour déployer, tester, gérer et surveiller des modèles ML dans plusieurs environnements.
• Développer et maintenir des applications logicielles dans les domaines du traitement automatique du langage naturel (NLP), de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle.
• Travailler en étroite collaboration avec les data scientists et les développeurs back-end pour construire, tester, intégrer et déployer des modèles d'apprentissage automatique.
• Analyser les indicateurs de performance et résoudre les problèmes afin de garantir une haute disponibilité et une grande fiabilité.
• Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD, des solutions d'orchestration et des outils de gestion de versions de données.
• Concevoir des systèmes automatisés de détection d'anomalies, surveiller en continu les performances et optimiser les pipelines d'apprentissage automatique pour garantir l'évolutivité, l'efficacité et la rentabilité.
• Concevoir des architectures informatiques pour les solutions NLP / ML / IA et coordonner leur mise en œuvre, en tenant compte des concepts de gestion des données maîtres et des métadonnées.
• Réaliser des études de sécurité, des évaluations de sécurité et traiter d'autres aspects de sécurité liés aux projets de systèmes d'information.
• Fournir des conseils, un soutien et une expertise aux membres de l'équipe sur les meilleures pratiques MLOps.

Qualifications requises

• Maîtrise en informatique, en sciences informatiques, en ingénierie ou équivalent avec spécialisation en IA, MLOps ou ingénierie des données, ou diplôme d'études supérieures en TAL, en linguistique informatique ou en traduction automatique.
• Minimum 13 ans d'expérience professionnelle en informatique.
• Excellente connaissance de la gestion des infrastructures MLOps sur site et/ou dans le cloud.
• Solide expertise dans les plateformes de conteneurisation et d'orchestration (Kubernetes, Docker, Podman, EKS, PKS).
• Bonne connaissance de MLflow, TensorFlow (TFX) ou de frameworks équivalents.
• Bonne connaissance des flux d'air.
• Solides connaissances d'AWS et/ou d'Azure.
• Excellentes compétences en Python.
• Bonne connaissance d'Unix et de Bash.
• Bonne compréhension des méthodologies de développement logiciel Agile.
• Bonne connaissance de l'infrastructure en tant que code (Terraform, CloudFormation).
• Bonne connaissance des plateformes de messagerie (Kafka, Redis, RabbitMQ).
• La connaissance de la sécurité des données, des mécanismes de chiffrement et de la sécurité du ML est considérée comme un atout.
• Connaissance des bases de données NoSQL (Elasticsearch, MongoDB, Cassandra, HBase).
• Connaissance des langages de requête (SQL, Hive, Pig) et des techniques d'extraction d'informations.
• Expérience en matière d'analyse de données massives, de bases de données non structurées et de lacs de données.
• Expérience avec les outils de surveillance et de journalisation (pile ELK, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, CloudWatch).
• Expérience en matière de tests et de validation de modèles en environnements de production.
• Capacité à produire une documentation technique claire et structurée.
• Excellentes aptitudes à communiquer avec les parties prenantes, qu'elles soient techniques ou non.
• Solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, et capacité d'adaptation aux technologies en constante évolution.

Certifications privilégiées

• Apprentissage automatique certifié AWS.
• Ingénieur associé en IA Microsoft Azure.