Depuis plus de 10 ans, Infogene s'impose comme un acteur incontournable de l'IT, fort de ses origines dans le secteur de la santé. Aujourd'hui, notre expertise transcende les frontières de l'industrie, s'étendant à quatre domaines stratégiques : Santé, Banque & Assurance, Énergie & Environnement, Luxe & Retail.
Avec une équipe de 800 consultants engagés répartis en France (Île-de-France, Lille, Lyon, Bordeaux, Évreux) et à l'international (Bruxelles, Lausanne), nous repoussons les limites du possible et accompagnons nos clients dans leur transformation digitale.
En 2024, notre chiffre d'affaires atteint 83 millions d'Euros, reflétant notre croissance constante et notre engagement envers nos clients. Chez Infogene, nous cultivons l'équilibre entre la souplesse d'une startup et la solidité d'une entreprise établie. Chaque jour, nous innovons pour répondre aux défis numériques d'aujourd'hui et de demain, avec passion et pragmatisme. En tant que Machine Learning Engineer (F/H), venez renforcer notre équipe lilloise en participant aux activités suivantes :
- Déployer et maintenir des applications de machine learning en production.
- Collecter, nettoyer et orchestrer les pipelines de données.
- Concevoir et mettre en oeuvre les outils de CI/CD pour automatiser les déploiements.
- Développer les composants de monitoring applicatif (logs, alertes, performance).
- Intégrer les solutions ML au sein des produits digitaux qu'elles servent.
- Travailler dans un environnement Agile/Scrum et collaborer avec les équipes Data, Dev et Produit.
Stack technique :
- Langages & frameworks : Python (expert), FastAPI, Streamlit, SQL
- Cloud & MLOPS : Google Cloud Platform (GCP), CI/CD (GitHub Actions), Docker, orchestration de pipelines, monitoring, LLMOps, LangChain
- Machine Learning & IA : bonnes pratiques MLOPS, IA générative, déploiement de modèles en production
- Data engineering : modélisation, data quality, gouvernance, bases de données relationnelles et NoSQL
- Software engineering : bonnes pratiques de développement, tests, versioning, intégration continue
- Méthodologie & communication : environnement Agile/Scrum, anglais professionnel, bon relationnel
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