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Ingénieur devops/ingénieure devops

Besançon
CLEEVEN
Ingenieur devops
Publiée le Il y a 15 h
Description de l'offre

Cleeven est un cabinet de conseil européen fondé sur deux convictions : L’excellence des ingénieurs européens doit être un levier de compétitivité à l’échelle mondiale Notre mission humaine : accompagner nos consultants dans leur développement personnel et professionnel Dans le cadre d’une initiative stratégique au sein d’un environnement industriel international, nous recherchons un Ingénieur MLOps afin de contribuer au développement et à l’industrialisation de solutions de vision par ordinateur dans un écosystème cloud (GCP). Objectifs de la mission : Contribuer au développement de solutions de vision par ordinateur (algorithmes, pipelines et API ML) Concevoir, développer et maintenir des pipelines MLOps pour l’entraînement, l’évaluation et le déploiement de modèles Refactoriser et améliorer des bases de code existantes (tests, performance, sécurité, documentation) Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps dans un environnement GCP (CI/CD, versioning, monitoring, reproductibilité) Développer et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab Déployer, administrer et superviser des services cloud sur GCP (Vertex AI, Cloud Run, Cloud Build, GCS, Load Balancer) Concevoir des pipelines de déploiement cloud-to-edge pour des API d’inférence IA conteneurisées Exposer et gérer des API ML via des solutions d’API Management Gérer les accès utilisateurs et les comptes de service (IAM) Assurer le maintien en conditions opérationnelles des services déployés Participer au développement de démonstrateurs applicatifs (backend et frontend) Documenter les développements, les processus de déploiement et les procédures opérationnelles Compétences clés : Expérience confirmée en tant que ML Engineer / MLOps Engineer dans un environnement cloud (GCP idéalement) Maîtrise des services GCP (Vertex AI, Cloud Run, Cloud Build, GCS, Load Balancer) Expérience solide en CI/CD (GitLab) et conteneurisation (Docker) Bonne maîtrise des outils d’Infrastructure as Code (Terraform) Excellente compréhension du cycle de vie des modèles ML (entraînement, évaluation, déploiement, monitoring) Expérience dans l’exposition et la gestion d’API (API Management) Connaissance des bonnes pratiques de sécurité (IAM, SAST, secure coding) Très bonnes compétences en Python ; des connaissances en JavaScript (backend/frontend) sont un plus Profil : Diplôme d’ingénieur ou formation équivalente en Data, IA ou développement logiciel Expérience significative en MLOps / Machine Learning Aisance dans les environnements collaboratifs et transverses (Data, IT, métiers) Poste basé en Suisse À très bientôt !

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