AI & Data Engineer (Machine Learning) H/F

Air Liquide; Paris; On-site; EUR 60,000 - 95,000; Full time

Job summary

Air Liquide recherche un Machine Learning Engineer au sein du Chapitre Engineering de Data & AI Applications. Vous contribuerez au cycle de vie complet des modèles ML, de l’ingestion des données à la mise en service.

Vous déployez et gérez des pipelines MLOps, collaborez avec les data scientists, les développeurs et les Product Owners pour intégrer ML dans les produits et assurer la surveillance et le réentraînement.

Qualifications

• 5+ ans d'expérience en MLOps, DevOps ou infra cloud, axés sur le déploiement, la surveillance et la mise à l'échelle de systèmes d'apprentissage automatique.

Responsibilities

• Fournir des environnements ML complets et soutenir l'implémentation du code, de l'ingestion des données à la mise en service des modèles.
• Travailler avec les data engineers, les développeurs et les chefs de produit pour intégrer les solutions ML dans les produits.
• Déployer et gérer des pipelines MLOps pour l'intégration et la livraison continues, la surveillance et le réentraînement des modèles.
• Profiler, déboguer et optimiser la performance, la latence et la consommation des ressources des modèles et des pipelines de données en production.
• Collaborer avec l'équipe ML Ops pour traduire les besoins en demandes de fonctionnalités afin d'améliorer la plateforme.
• Former, encadrer et partager les connaissances avec les autres ingénieurs.
• Participer activement aux cérémonies Agile et au travail d'équipe pour atteindre les objectifs de sprint.

Skills

MLOps

DevOps

Python

Cloud platforms

CI/CD

Docker/Podman

Git

Bilingual FR/EN

Tools

MLflow

Airflow

SageMaker

Docker

Podman

Poetry

Uvicorn

AWS

GCP

Job description

Descriptif de l'entité et de l'activité

Nos équipes Digital & IT exploitent la puissance des dernières avancées technologiques et l’histoire d'excellence industrielle d’Air Liquide pour favoriser l'innovation et permettre aux talents de s'épanouir.

Quelle sera votre contribution et comment vous épanouir dans ce poste ?

Au sein de Data & AI Applications, le Chapitre Engineering est une équipe mondiale, regroupant les experts techniques qui conçoivent, construisent, déploient et exploitent les applications data et IA.

Le/la Machine Learning Engineer joue un rôle crucial au sein des produits, appliquant son expertise complète sur l'ensemble du cycle de vie des opérations de Machine Learning (MLOps). Il/Elle est censé exécuter des tâches complexes d'ingénierie ML, fournir des conseils techniques et endosser un haut niveau de responsabilité technique, ayant un impact significatif sur l'ensemble du cycle de vie de ML, la plateforme et la croissance des membres de l'équipe.

Responsabilités & Missions :

• Soutenir les équipes Data Science en fournissant des environnements ML complets, conformément aux standards et normes d'Air Liquide, et en soutenant l'implémentation du code, de l'ingestion des données à la mise en service des modèles.
• Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs data, les software developers et les chefs de produit/propriétaires de produit pour intégrer de manière transparente les solutions ML dans les produits.
• Déployer et gérer des pipelines MLOps robustes pour l'intégration et la livraison continues, la surveillance et le réentraînement des modèles.
• Profiler, déboguer et optimiser la performance, la latence et la consommation des ressources des modèles et des pipelines de données en production.
• Collaborer étroitement avec l'équipe plateforme ML Ops pour traduire les besoins réels des produits en demandes de fonctionnalités afin d'améliorer continuellement la plateforme.
• Former, encadrer et partager les connaissances avec les autres ingénieurs de l'équipe.
• Participer activement aux cérémonies Agile et au travail d'équipe pour atteindre les objectifs de sprint.

Etes‑vous LA personne faite pour ce poste ?

Compétences Techniques (Technical Skills) :

• 5+ ans d'expérience dans des rôles MLOps, DevOps ou d'infrastructure cloud, axés sur le déploiement, la surveillance et la mise à l'échelle de systèmes d'apprentissage automatique.
• Expertise démontrée en Python, y compris la capacité à comprendre et à refactoriser du code existant, en mettant en œuvre les meilleures pratiques.
• Expérience avec DevOps (exemples: CI/CD, containerisation, infrastructure en tant que code (infra as code), et systèmes de contrôle de version comme git), idéalement dans le contexte du Machine Learning.
• Expérience avec les plateformes cloud (AWS, GCP) pour le déploiement et la gestion de modèles ML, avec un accent fort sur l'évolutivité et la robustesse.
• Expérience avec des outils MLOps, tels que les environnements Python (poetry, uv), MLflow, Airflow, AWS SageMaker, Podman/Docker.
• Bon niveau d'anglais et de français à l'oral et à l'écrit.

Compétences Comportementales (Soft skills) :

• Excellente communication et collaboration avec des équipes et des parties prenantes mondiales.
• Bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes pour aligner les solutions technologiques sur les objectifs du métier.
• Forte capacité à expliquer des concepts techniques et à encadrer des ingénieurs juniors/intermédiaires.
• Intelligence émotionnelle pour maintenir un environnement de travail positif et serein.

Nos différences font notre performance :

Chez Air Liquide, nous nous engageons à créer un environnement de travail collaboratif et inclusif qui reflète la diversité de nos collaborateurs, de nos clients, des patients et de nos parties prenantes ainsi que des cultures à travers le monde.

Nous accueillons et considérons les candidatures de tous les candidats qualifiés, quel que soit leur parcours. Nous sommes convaincus qu'une organisation diversifiée permet à nos collaborateurs de révéler leur talent, à la fois individuellement et collectivement, et qu'elle contribue à renforcer notre capacité d'innovation en faisant vivre nos fondamentaux, en agissant pour le succès/la réussite du Groupe et en créant un environnement engageant, dans un monde en mutation.