ML Ops / Ingénieur Machine Learning (H/F)

Extia; Lille; On-site; EUR 70,000 - 100,000; Full time

Job summary

Extia Group recherche un(e) Ingénieur MLOps pour faire le lien entre la conception des modèles et leur intégration système. Vous industrialiserez les modèles et assurerez leur mise en production à grande échelle, tout en automatisant les pipelines ML (CI/CD) et en garantissant la production-readiness.

Vous piloterez le monitoring, détecterez les dérives et optimiserez les ressources. Vous prendrez le lead technique sur le périmètre MLOps et collaborerez étroitement avec les Data Scientists et

Qualifications

• Une expérience significative (minimum 5 ans) en tant qu'Ingénieur MLOps, ou profil Data Engineer/Data Scientist avec forte appétence pour ces domaines.
• Maîtrise des environnements Cloud (idéalement GCP) et d'une plateforme de traitement de données majeure (Databricks/Spark).
• Solide programmation (Python, SQL, Scala) et connaissance des librairies ML.
• Expertise en orchestration de workflows (Airflow), MLFlow, conteneurisation (Docker) et livraison (Git/GitHub/Jinja).

Responsibilities

• Industrialiser les modèles et assurer leur mise en production à grande échelle.
• Concevoir et maintenir des pipelines MLOpsRobustes (CI/CD).
• Suivre les performances des modèles en production et optimiser les ressources.
• Prendre le lead technique sur le périmètre MLOps et transformer les idées en solutions.
• Collaborer avec les Data Scientists et Data Engineers pour assurer la production-readiness.

Skills

Python

SQL

Scala

ML libraries

Tools

Databricks

Spark

Airflow

MLFlow

Docker

Git

GitHub

Jinja

Job description

Dans le cadre de l'accompagnement de nos clients sur leurs enjeux Data & IA, vous serez amené(e) à être la personne clé faisant le lien entre la conception des modèles et leur intégration système. Vous interviendrez sur des projets ambitieux impliquant de :

• Industrialiser les modèles : Assurer la mise en production à grande échelle des modèles de Machine Learning développés par les équipes de Data Scientists.
• Automatiser les pipelines : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps robustes (CI/CD) pour fluidifier et automatiser l'entraînement, la validation et le déploiement des modèles.
• Superviser et optimiser : Assurer le suivi des performances des modèles une fois en production, détecter les dérives (data drift) et optimiser la consommation des ressources.
• Prendre le lead technique : Accompagner les équipes en place et prendre progressivement le lead sur le périmètre MLOps pour transformer les idées en solutions concrètes et robustes.
• Collaborer en transverse : Travailler en étroite synergie avec les Data Scientists et Data Engineers pour garantir la "production-readiness" des modèles face aux besoins métiers.

Profil recherché

• Une expérience significative (minimum 5 ans) en tant qu'Ingénieur MLOps, ou un profil Data Engineer / Data Scientist possédant une très forte appétence croisée pour ces deux domaines.
• Une maîtrise éprouvée des environnements Cloud (idéalement GCP) et d'une plateforme de traitement de données majeure, principalement Databricks et l'écosystème Spark.
• Un solide bagage en programmation (Python en priorité, SQL, Scala) associé à une très bonne connaissance des librairies de Machine Learning.
• Une expertise sur l'orchestration de workflows (Airflow), la gestion du cycle de vie des modèles (MLFlow), la conteneurisation (Docker) et les pratiques de delivery (Git, GitHub, Jinja).

Processus de recrutement

1. Échangez avec un ou une chargée de recrutement pour un premier contact téléphonique
2. Rencontrez un ou une Ingénieure d’Affaires (Business Manager) sur vos souhaits d’évolution
3. Approfondissez avec nos responsables et directeurs d’agence pour connaître la vision de l'agence

Selon votre profil, des tests ou entretiens techniques pourront vous être demandés. Tout au long du processus, vous pourrez échanger avec nos consultants pour en savoir + sur leur quotidien chez nous !

3 jours de présentiel minimum requis.

#LI-DOP

• Rigoureux(se), vous ne laissez rien au hasard
• Efficace, vous ne remettez pas à demain ce qui peut être fait dès aujourd’hui
• Autonome, vous savez mener vos missions à bien sans aide