Ingénieur MLOPS

Description du poste

Ingénieur MLOps – Confirmé

Il s’agit de bien plus qu’une simple application vidéo : c’est une plateforme de conversation visuelle en mouvement, basée sur un algorithme unique conçu pour élargir les horizons des utilisateurs. Elle apporte de la nuance aux débats qui animent les jeunes et remet l’écoute, la découverte et la bienveillance au cœur des interactions afin de contribuer à un Internet meilleur et plus sûr.

L’entreprise propose également une solution professionnelle d’hébergement et de diffusion vidéo pour les entreprises de tous secteurs, ainsi qu’une plateforme publicitaire vidéo propriétaire offrant un environnement de haute qualité et sécurisé pour les marques.

Rejoignez l’équipe en tant qu’ingénieur MLOps et ayez un impact majeur. Vous jouerez un rôle clé en faisant le lien entre le machine learning et l’ingénierie, en collaborant avec les équipes pour livrer des produits data innovants et de haute qualité. Vos responsabilités seront les suivantes :

• Donner aux ingénieurs ML les moyens d’être plus performants, en fournissant des outils et des infrastructures adaptés à leurs besoins spécifiques.

• Accélérer le time-to-market des premières versions prêtes pour la production des produits ML, en garantissant une intégration fluide, des connexions de services efficaces et un accès optimal aux données et ressources.

• Assurer que les ingénieurs ML conservent le contrôle de leurs modèles en production (monitoring, debugging, itération rapide et amélioration continue).

• Faciliter les expérimentations ML à grande échelle grâce à des environnements de test robustes, reproductibles et scalables, permettant aussi bien des tests qualitatifs (tests internes, démonstrations) que quantitatifs (A/B testing en production).

• Piloter l’industrialisation et le déploiement (CI/CD) des modèles ML, en garantissant leur fiabilité, leur scalabilité et leurs performances grâce aux meilleures pratiques MLOps.

• Gérer les opérations et la maintenance des modèles afin d’assurer des performances optimales, un monitoring continu et des améliorations régulières en production.

• Diplôme de niveau Master en informatique, data engineering, machine learning ou domaine équivalent.

• Expérience de 3 ans ou plus en MLOps, DevOps ou Data Engineering.

• Excellente maîtrise des plateformes cloud (GCP, AWS, Azure), de leurs services ML (Vertex AI, SageMaker, etc.) et de leurs services de données (BigQuery, buckets…).

• Forte expertise des pipelines CD pour les modèles ML (Flux).

• Expérience avec des orchestrateurs ML (Kubeflow, Kuberay).

• Expérience des pipelines CI pour les modèles ML (Flux, JX3).

• Expérience dans la mise en place de pipelines de données pour le ML (Airflow, Dataflow, Kestra).

• Expérience en gestion du cycle de vie des données (politiques de stockage, optimisation des coûts, sécurité, chiffrement).

• Maîtrise de la conteneurisation et de l’orchestration (Docker, Kubernetes, Helm).

• Expérience dans l’optimisation des infrastructures ML (GPU, TPU, Inferentia).

• Expertise en Infrastructure as Code (Terraform).

• Expérience avec des assistants de développement IA (Claude, Cursor, Dust, Vertex AI).

• Maîtrise des outils de monitoring et d’observabilité (Prometheus, Datadog, Looker).

• Solides compétences en programmation Python avec une expérience en scripting Bash ; la connaissance de Go ou Rust est un plus.

CI/CD : FluxCD, Tekton, JenkinsX

IaC : Terraform, Atlantis

Monitoring : Datadog, Prometheus

Bases de données : MongoDB, Redis, MySQL, PostgreSQL, Druid, Aerospike

Sécurité & gestion : Ingress-nginx, Cert-manager, Kyverno, EntraID

Traitement de données : Airflow, Dataflow, Flink

Langages : Python, Go, Java