Ingénieur ML Senior & MLOps – Déploiement IA

Wewyse Reply

Paris

Hybride

EUR 70 000 - 110 000

Plein temps

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Résumé du poste

Wewyse Reply recherche un Ingénieur Machine Learning / MLOps pour contribuer au développement, à l'industrialisation et au déploiement de solutions IA. Le consultant interviendra sur des projets IA générative, NLP et LLM, en production dans des environnements hybrides (Cloud / On-Premise).

Vous travaillerez avec une équipe dédiée et participerez à l'architecture, au développement et à l'optimisation des pipelines de déploiement, tout en assurant la veille technologique et la documentation

Qualifications

  • 5 ans d'expérience en développement Machine Learning / IA.
  • Expérience de déploiement en production d'IA en environnement hybride.
  • Connaissance des pipelines ML et d'industrialisation.
  • Bonnes compétences en analyse et conception.

Responsabilités

  • Analyser les besoins fonctionnels et identifier les modèles ou solutions IA les plus adaptés.
  • Participer aux choix d'architecture et orientations techniques des solutions.
  • Concevoir et développer les composants logiciels et API nécessaires.
  • Industrialiser les modèles et assurer leur mise en production.
  • Concevoir et maintenir les pipelines de déploiement.
  • Mettre en place les outils du cycle de vie des modèles (MLflow, LangChain, LangSmith).
  • Contribuer à l'automatisation des déploiements en Cloud et On-Premise.
  • Réaliser des campagnes de tests de charge et de performance.

Connaissances

Modélisation ML
Conception logicielle
Collaboration inter-équipes

Outils

MLflow
LangChain
LangSmith
API development

Description du poste

Wewyse Reply recherche un Ingénieur Machine Learning / MLOps pour contribuer au développement, à l'industrialisation et au déploiement de solutions IA. Le consultant interviendra sur des projets IA générative, NLP et LLM, en production dans des environnements hybrides (Cloud / On-Premise).

Vous travaillerez avec une équipe dédiée et participerez à l'architecture, au développement et à l'optimisation des pipelines de déploiement, tout en assurant la veille technologique et la documentation

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