ML Engineer - On-Prem AI & MLOps Specialist

EngiFlex; Brussel; Sur place; EUR 70 000 - 110 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Voiture de société

Budget formation et certification

Avantages extra-légaux

Résumé du poste

EngiFlex recherche un Data Scientist / ML Engineer pour travailler dans un contexte judiciaire belge, où l’IA soutient des missions sensibles et à fort impact opérationnel. Vous concevrez et industrialiserez des solutions IA, mettrez en place des pipelines ML robustes et déployerez des modèles en environnement on-premise, avec une attention à la sécurité et à la conformité.

Vous sécuriserez la traçabilité des données, participerez à l’évolution des architectures ML end-to-end et veillerez au

Qualifications

• Titulaire d’un master ou d’un doctorat en informatique, en IA ou d’une formation équivalente, et justifiant d’au moins 3 ans d’expérience en data science, MLOps et machine learning.
• Expérience en conception et industrialisation de solutions IA et en pipelines ML robustes.
• Maîtrise des bases de données relationnelles et non relationnelles et deployment de modèles ML en environnement on-premise ou cloud.

Responsabilités

• Concevoir et développer des solutions IA et data science répondant à des besoins opérationnels.
• Mettre en place, déployer et maintenir des pipelines ML robustes.
• Assurer le monitoring et l’amélioration continue des modèles et des traitements.
• Appliquer les bonnes pratiques de programmation, de versioning et de MLOps.
• Concevoir des architectures ML end-to-end en tenant compte scalabilité et maintenance.

Connaissances

Python

Anglais courant

Esprit analytique

Formation

Master ou Doctorat en informatique/IA

Outils

Hugging Face

PyTorch

TensorFlow

MLflow

Kubeflow

Docker

Kubernetes

Description du poste

EngiFlex recherche un Data Scientist / ML Engineer pour travailler dans un contexte judiciaire belge, où l’IA soutient des missions sensibles et à fort impact opérationnel. Vous concevrez et industrialiserez des solutions IA, mettrez en place des pipelines ML robustes et déployerez des modèles en environnement on-premise, avec une attention à la sécurité et à la conformité.

Vous sécuriserez la traçabilité des données, participerez à l’évolution des architectures ML end-to-end et veillerez au