Sully Group : Créer ensemble un numérique utile et durable
1 offre globale de services numériques : Applications Web, Applications Mobiles, Infogérance, Web Factory, Studio UX et GeoData
12 agences de proximité en France, au Canada et au Maroc
43 ans d’expérience
700 intervenants dans 5 Centres de services et en Assistance technique
Notre projet : Jouer collectif!
Un partenariat client-équipe dans lequel chacun peut réaliser ses objectifs, pour une réussite commune
Des projetscoconstruits avec agilité autour de l’expérience utilisateur
Un actionnariat salarié à 100 %, gage d'indépendance et de croissance raisonnée
Un management horizontal issu du métier, valorisant l'esprit d'initiative et l'autonomie des collaborateurs
Une politique RSE active : diversité et inclusion, écoconception de nos réalisations, achats responsables
Votre carrière : À la carte!
L’équilibre entre votre vie privée et professionnelle : 6 semaines de congés payés, 7 RTT, jusqu’à 3 jours de télétravail et des rythmes adaptés.
Un environnement de travail confortable adapté au développement informatique avec PC portables puissants et double-écran
Vos avantages : primes de participation, d’intéressement et de vacances, mutuelle, participation au transport et tickets restaurant
Votre évolution : un parcours pour réussir votre intégration, des entretiens annuels pour programmer vos formations et certifications, la possibilité de monter en responsabilité et de mobilité géographique
Ce poste est ouvert aux personnes en situation handicap. À compétences égales, une attention particulière sera portée à leur candidature.
Intégré(e) à une équipe Produit ou à une équipe MLOps, vous contribuez à l’industrialisation de modèles de Machine Learning déjà développés.
Votre rôle est de construire, déployer et maintenir des pipelines ML automatisés, tout en assurant le monitoring des performances des modèles, en garantissant la sécurité, la conformité et la performance des solutions mises en œuvre.
Implémenter et maintenir des pipelines automatisés pour le déploiement, la supervision et le réentraînement des modèles ML
Optimiser la scalabilité, l’efficacité et la fiabilité des workflows de machine learning
Automatiser le déploiement et le monitoring des modèles via des outils cloud et MLOps
Définir et mettre en œuvre une stratégie de gestion des versions et des tests des modèles
Assurer la sécurité, la traçabilité et la conformité dans la manipulation des données et des modèles
Créer la documentation technique (code, pipelines, modèles, etc.)
Construire des tableaux de bord de suivi des performances et des alertes
Être force de proposition sur l’évolution des outils et méthodes d’industrialisation IA
Environnement technique
Autres outils IA : Textract, Rekognition
Parlons de vous
Expérience confirmée en déploiement et monitoring de modèles ML en environnement cloud
Bonnes connaissances des outils MLOps et des bonnes pratiques DevSecOps
Maîtrise de Python et des frameworks ML
Compréhension des enjeux liés à la sécurité, la performance et l’automatisation
Capacité à travailler en équipe agile et à faire évoluer les pratiques
Certifications souhaitées : AWS Certified AI Practitioner et AWS Machine Learning – Specialty ou niveau Associate
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#J-18808-Ljbffr
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