Ingénieur MLOps

Résumé du poste 

L'ingénieur MLOps est responsable de la gestion et du déploiement des modèles d'apprentissage automatique (Machine Learning) au sein de l'entreprise. Il collabore avec les équipes de développement et de data science pour assurer une mise en production efficace des modèles, en mettant en place des pipelines d'apprentissage automatique, des processus de déploiement et de surveillance.

Responsabilités principales 

• Collaborer avec les équipes de data science pour comprendre les besoins en déploiement des modèles et concevoir des pipelines d'apprentissage automatique.
• Développer et mettre en place des processus d'automatisation pour le déploiement, la gestion et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique.
• Assurer la disponibilité et la performance des modèles en production, en optimisant les ressources et en gérant les problèmes de scalabilité.
• Mettre en œuvre des pratiques de gestion de configuration pour assurer la reproductibilité des modèles et des environnements d'apprentissage automatique.
• Collaborer avec les équipes DevOps pour intégrer les modèles d'apprentissage automatique dans les infrastructures existantes et gérer les aspects de sécurité.

Compétences requises 

• Solides compétences en apprentissage automatique (Machine Learning) et en programmation.
• Connaissance approfondie des principaux frameworks et outils d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
• Maîtrise des techniques de déploiement et de gestion des modèles, y compris le packaging, la versioning et le monitoring.
• Compétences en ingénierie logicielle et en gestion de projet pour collaborer efficacement avec les équipes de développement.
• Bonne compréhension des infrastructures cloud et des technologies associées.

Formation et qualifications 

Diplôme d'ingénieur ou équivalent dans un domaine technique, de préférence avec une spécialisation en apprentissage automatique ou en informatique.

Expérience professionnelle 

• Minimum 3 années d'expérience dans le domaine de l'apprentissage automatique et/ou du développement logiciel.
• Expérience pratique dans la mise en production et la gestion des modèles d'apprentissage automatique.

Perspectives de carrière 

Un ingénieur MLOps peut évoluer vers des rôles plus seniors tels que Responsable MLOps, Architecte de Solutions MLOps, etc.

Environnement de travail 

L'ingénieur MLOps travaille en étroite collaboration avec les équipes de développement, les scientifiques des données et les équipes DevOps pour assurer le déploiement et la gestion efficaces des modèles d'apprentissage automatique.

Rémunération 

La rémunération d'un ingénieur MLOps varie en fonction de l'expérience et du secteur d'activité, avec une fourchette salariale typique de 50000€ à 70000€ par an.

Autres informations 

• Capacité à rester à jour avec les dernières avancées en matière d'apprentissage automatique et de déploiement des modèles.
• Connaissance des bonnes pratiques en matière de sécurité et de confidentialité des données dans le contexte de l'apprentissage automatique serait un plus.