Nous recherchons un MLOps Engineer hands-on pour un de nos client afin de déployer, gérer et sécuriser des modèles d'apprentissage automatique en production.

Tâches principales :



Automatisation des pipelines CI/CD pour l'intégration et le déploiement des modèles ML.


Déploiement des modèles en production avec Kubernetes, Docker, OpenShift.


Surveillance de la performance des modèles en utilisant des outils comme Grafana et Prometheus.


Gestion des versions des modèles et des données.


Optimisation continue des modèles en production.


Assurer la sécurité des données et des modèles (protection, gestion des accès, conformité RGPD).


Collaboration avec les équipes pour garantir une intégration fluide des modèles.





Profil candidat:
Expérience : Minimum 4-5 ans d?expérience dans le domaine MLOps, avec une forte expertise sur des outils comme Kubernetes, Docker, OpenShift.

Compétences requises :



Expérience solide en MLOps, Kubernetes, Docker, OpenShift.


Compétences en automatisation et gestion des pipelines CI/CD.


Connaissances en sécurité des données et des modèles ML.


Approche "hands-on" : gestion de bout en bout des projets MLOps.


Bonne connaissance des environnements On-premise