Sully Group : Créer ensemble un numérique utile et durable
- 1 offre globale de services numériques : applications web, applications mobiles, infogérance, usine à sites, UX/UI et SIG.
- 11 agences de proximité en France et au Canada
- 45 ans d'expérience
- 900 intervenants en centre de services et en délégation de ressources
Notre projet : Jouer collectif !
- Un partenariat client-équipe dans lequel chacun peut réaliser ses objectifs, pour une réussite commune
- Des projets coconstruits 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, télétravail et 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. Nous recherchons pour un de nos clients basé à Lyon centre un profil MLOps Engineer Confirmé.
Vous rejoindrez une équipe produit et tech engagée, où vous jouerez un rôle clé dans l'automatisation, le déploiement et la surveillance des modèles d'intelligence artificielle en production. Votre objectif : garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité des solutions ML au sein d'une architecture cloud moderne.
Vos missions
- Concevoir, développer et maintenir des pipelines MLOps robustes et scalables.
- Automatiser l'entraînement, la validation et le déploiement des modèles ML.
- Orchestrer les workflows de données et de modélisation avec des outils comme Airflow ou Prefect.
- Déployer et gérer les modèles en production sur des environnements cloud (AWS, GCP).
- Surveiller les performances des modèles, gérer les dérives de données et mettre à jour les modèles selon les besoins.
Stack technique
- Langages : Python, Go
- Outils de MLOps : Kubeflow, MLflow, TFX
- Orchestration : Airflow, Prefect
- Infrastructure : AWS, GCP, Kubernetes
- Observabilité : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
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