Mission :

• Automatiser et monitorer les pipelines de ML en production (CI/CD pour modèles).
• Industrialiser les workflows de data processing, d’entraînement et de déploiement.
• Collaborer avec les équipes Data Science pour garantir la scalabilité et la performance des solutions.
• Sécuriser l’infrastructure ML (gestion des accès, coûts, versioning).

Profil recherché :

• 5 à 7 ans d'expérience
• Expérience confirmée en MLOps avec des outils comme Docker, Kubernetes, Airflow ou MLflow.
• Maîtrise des plateformes cloud (AWS, GCP, Azure) et des concepts DevOps (IaC, Terraform).
• Compétences en scripting (Python, Bash) et monitoring (Prometheus, Grafana).
• Connaissances en Machine Learning pour comprendre les besoins des data scientists.
• Certifications cloud ou MLOps (ex : AWS Certified ML Specialty) appréciées.