ML/AI Engineer – Azure / MLOps

Trend IT; Paris; On-site; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Job summary

Trend IT recherche un ingénieur ML/AI expérimenté pour industrialiser des solutions IA dans une squad AI du domaine client et digital, sur un environnementAzure.

Vous serez garant de l'excellence opérationnelle, concevant des pipelines CI/CD, déployant des modèles et assurant leur monitoring et leur coût. Vous contribuerez aussi à faire évoluer notre stack et à diffuser les bonnes pratiques.

Qualifications

• Solide expérience en Software Engineering appliquée à la Data/IA.
• Maîtrise de l'écosystème MLOps sur un cloud public, Azure privilégié.
• Bonne compréhension des concepts de ML et des enjeux spécifiques à l'IA Générative (LLMOps).
• Expérience dans le déploiement de modèles en production.

Responsibilities

• Industrialiser les solutions d'IA: transformer des modèles en produits prêts pour la production.
• Concevoir, construire et optimiser des pipelines CI/CD pour entraînement, évaluation et déploiement continu.
• Mettre en place des outils de monitoring et optimiser l'inférence pourRobustesse et coût.
• Promouvoir les bonnes pratiques de Software Engineering (revues de code, tests, dépendances).
• Participer à l'évolution de la stack technique et diffuser la culture technique au sein de l'équipe.

Skills

Python

Git

Docker

CI/CD

MLOps

Azure

LLMOps

Production deployment

Tools

AzureML Pipelines

Model Registry

Azure Functions

Azure AI Foundry

Job description

Au sein de la squad AI du domaine client et digital, dans un environnement Azure (AzureML, Azure AI Foundry, Azure IA Search, Azure AI Services, etc.), nous recherchons un consultant ML/AI engineer pour nous aider à industrialiser des produits ML et GenAI.

De l'Idée à l'Industrialisation En tant que pilier technique de la squad, vous serez le garant de l'excellence opérationnelle. Vos responsabilités seront les suivantes :

1. Industrialiser les solutions d'IA :

• Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour transformer leurs modèles en produtis prêts pour la production.
• Concevoir, construire et optimiser des pipelines de CI/CD pour l'entraînement, l'évaluation et le déploiement continu des modèles.
• Utiliser l'écosystème Azure pour l'industrialisation : AzureML, Azure Functions, Azure AI Foundry, Azure AI Search, et Azure AI Services.

2. Garantir la robustesse et la performance :

• Mettre en place des outils de monitoring avancés pour suivre la performance des modèles en production (dérive des données, latence, coût).
• Optimiser les processus d'inférence (batch et temps réel) pour garantir scalabilité et maîtrise des coûts.
• Promouvoir activement les bonnes pratiques de Software Engineering (revues de code, tests unitaires/intégration, gestion des dépendances).

3. Accélérer l'innovation :

• Assurer une veille technologique active sur les meilleures pratiques.
• Être force de proposition pour faire évoluer notre stack technique et nos méthodologies.
• Participer à la diffusion de la culture technique au sein de l'équipe.

Le Profil Idéal pour cette mission Nous cherchons un ingénieur pragmatique, qui aime construire des systèmes fiables et qui est motivé par l'impact business de la technologie.

Compétences Techniques :

• Solide expérience en Software Engineering appliquée à la Data/IA (Python, Git, Docker, CI/CD).
• Maîtrise de l'écosystème MLOps sur un cloud public, avec une préférence marquée pour Azure (AzureML Pipelines, Model Registry, etc.).
• Bonne compréhension des concepts de Machine Learning et des enjeux spécifiques à l'IA Générative (LLMOps).
• Expérience dans le déploiement de modèles en production.

Soft Skills :

• Autonomie et Proactivité : Vous n'attendez pas les instructions, vous identifiez les problèmes et proposez des solutions.
• Pédagogie : Vous savez expliquer des concepts techniques complexes à des interlocuteurs variés (Data Scientists, Product Owners...).
• Curiosité : Vous êtes passionné par votre domaine et cherchez constamment à apprendre et à vous améliorer.
• Esprit d'équipe : Vous aimez collaborer et construire ensemble.