Alternant DevOps/MLOps — Pipelines CI/CD & MLflow

GE HealthCare; Buc; Sur place; EUR 12 000 - 19 000; Plein temps

Résumé du poste

GE HealthCare recherche un·e alternant·e en informatique pour participer à l’équipe Recherche Appliquée en Santé de la Femme. Vous contribuerez à fiabiliser les pipelines logiciels et à déployer les pratiques DevOps/MLOps.

Vous apprendrez à mettre en place et optimiser les pipelines CI/CD sous Linux, tout en collaborant avec la Data Team sur DVC, MLflow et Airflow et en vous familiarisant avec GitLab CI, Jenkins et CMake.

Qualifications

• Étudiant·e en formation Bac+4/Bac+5 en informatique, DevOps, Cloud, Data Engineering ou génie logiciel.
• Intérêt pour l’automatisation, l’intégration continue et les environnements Linux.
• Premières connaissances en Git, Python, Bash et Docker.
• Connaissance de GitLab CI, Jenkins, CMake ou des outils MLOps appréciée.
• Des bases en C/C++ constituent un plus.
• Autonomie, curiosité, rigueur et goût pour le travail en équipe.

Responsabilités

• Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitLab CI et/ou Jenkins.
• Intégration de SonarQube, des tests automatiques et des contrôles qualité.
• Participation à la modernisation des systèmes de build, notamment vers CMake.
• Automatisation de tâches d’administration et de configuration sous Linux.
• Gestion et versionnement des données de test.
• Collaboration avec la Data Team sur des sujets MLOps : DVC, MLflow, Apache Airflow.
• Documentation des outils, pipelines et bonnes pratiques.

Connaissances

Git

Python

Bash

Docker

Linux

CI/CD

GitLab CI

Jenkins

CMake

MLOps

Formation

Bac+4/5 informatique / DevOps

Outils

GitLab CI

Jenkins

SonarQube

CMake

DVC

MLflow

Airflow

Description du poste

GE HealthCare recherche un·e alternant·e en informatique pour participer à l’équipe Recherche Appliquée en Santé de la Femme. Vous contribuerez à fiabiliser les pipelines logiciels et à déployer les pratiques DevOps/MLOps.

Vous apprendrez à mettre en place et optimiser les pipelines CI/CD sous Linux, tout en collaborant avec la Data Team sur DVC, MLflow et Airflow et en vous familiarisant avec GitLab CI, Jenkins et CMake.