Missions Principales du Responsable de Plateforme MLOps (mission Pilote de Socle) Conception et Architecture : • Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme MLOps en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA et les standards. • Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps les plus pertinents en se basant sur le cadrage réalisé en 2025 (orchestration, versioning de modèles, monitoring, CI/CD pour l'IA, etc.). • Assurer la cohérence et l'intégration de la plateforme MLOps avec les socles CI/CD, LLMOps existant et Python à venir. Mise en Œuvre et Déploiement : • Superviser et participer activement à la mise en œuvre technique de la plateforme MLOps. • Compléter le socle CI/CD avec les compostants spécifiques aux modèles d'IA. • Définir et implémenter les processus de déploiement et de mise à jour des modèles en production en s’appuyant sur l’existant et les équipes production DSI. Opérations et Monitoring (RUN) : • Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la plateforme MLOps en production. • Mettre en place des outils et des processus de monitoring proactif des modèles et de l'infrastructure. • Définir et suivre les indicateurs clés de performance (KPIs) et les Service Level Agreements (SLAs) de la plateforme. • Gérer les incidents et les problèmes liés à la plateforme MLOps en cohérence avec les pratiques Standardisation et Bonnes Pratiques : • Établir et promouvoir les bonnes pratiques MLOps au sein des équipes Data & IA. • Définir les standards de développement, de test et de déploiement des modèles. • Assurer la documentation technique et fonctionnelle de la plateforme. Accompagnement et Support : • Accompagner les équipes Data Scientists et Machine Learning Engineers dans l'utilisation de la plateforme. • Fournir un support technique de niveau expert aux utilisateurs. • Contribuer au processus de formation et de partage de connaissances sur les outils et processus MLOps en lien avec les équipe change du Data Office. Veille Technologique : • Assurer une veille technologique constante sur les évolutions du marché MLOps et proposer des améliorations continues. Profil candidat: Expertise Technique Indispensable : • Connaissance des architectures Cloud (idéalement GCP) et des services associés à l'IA/ML. • Capacité à définir et mettre en œuvre des stratégies de déploiement et de maintenance de modèles ML en production. • Maîtrise des enjeux de scalabilité, de performance et de sécurité des plateformes IA. • Maîtrise approfondie des principes et outils MLOps (ex: MLflow, Kubeflow, Airflow). • Solides compétences en orchestration de conteneurs (Docker, Kubernetes). • Expérience avec les plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) et leurs services IA/ML. • Maîtrise des outils CI/CD : tests, packaging, déploiement automatisé (GitLab, CloudBees, etc.), configurations (serveur de données cible, monitoring, etc.). • Excellente connaissance de Python et de ses frameworks ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). • Connaissance des bases de données (SQL, NoSQL) et des outils de Big Data (Spark, Hadoop). • Expérience en monitoring et alerting (Prometheus, Grafana, ELK). • Connaissance des principes et contraintes de sécurité des systèmes d'information. Formation et expériences : • Diplôme d'ingénieur ou Master 2 en informatique, Data Science, ou domaine équivalent • Minimum 5 ans d'expérience significative en MLOps, DevOps, ou ingénierie de plateforme (outils, infrastructures, méthodologies), avec une expérience avérée dans la mise en place et la gestion de plateformes de type socle. • Expérience significative en gestion de projet technique et pilotage d'équipes
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