Machine Learning Engineer - MLOps / LLM

●Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA, de la phase de prototypage jusqu'à la mise en production.

● Construire et maintenir les pipelines de données et de MLOps pour automatiser l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles.

● Participer activement à l'architecture et au développement des produits du domaine, notamment la plateforme MLOps et les solutions basées sur les LLM

● Assurer la scalabilité, la robustesse et la performance des solutions IA déployées, en collaboration avec les équipes Ops et Data.

● Garantir la qualité du code et des modèles via des revues, des tests automatisés (unitaires, intégration) et des stratégies de monitoring.

● Participer à l'élaboration de la CI/CD selon les pratiques DevOps et MLOps sur la Google Cloud Platform et Github.

● Assurer une documentation complète des modèles, des pipelines et des configurations au sein du référentiel documentaire (Github / Gitbook).

● Être responsable du cycle de vie complet des modèles (build et run), incluant le monitoring et la maintenance en production.

VOTRE PROFIL Nous recherchons une personne avec une expérience confirmée (au moins 3 à 5 ans en Data Science / ML Engineering), passionnée par l'intelligence artificielle et sa mise en application concrète.

● Excellente maîtrise de Python et de son écosystème Data/IA (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).

● Expérience solide dans le développement et le déploiement de modèles de Machine Learning en production.

● Maîtrise des principes et outils MLOps (ex: MLflow, Kubeflow, Vertex AI).

● Vous êtes familier avec les services Cloud, idéalement Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, GCS, Cloud Run).

● Vous êtes sensible aux principes, aux pratiques et aux outils DevOps (Terraform, Kubernetes, Docker, CI/CD).

● Bonne compréhension des architectures de données et des bases de données (SQL et NoSQL comme PostgreSQL, MongoDB).

● Une connaissance des architectures de traitement de données en temps réel (Kafka) est un plus.

● De nature curieuse, vous effectuez une veille constante sur les avancées en IA, notamment sur les LLM et les architectures RAG, et aimez partager vos découvertes avec l'équipe.

● Vous êtes autonome et faites preuve d’initiative, mais vous avez aussi à cœur de partager et de travailler en collectif avec votre équipe. Parmi les technologies plus particulièrement utilisées sur le périmètre concerné par cette offre, vous trouverez : Python, GCP, Kubernetes, Kafka, Terraform, Github Actions, LangChain.