Senior MLops Engineer | AgriTech - GreenTech | Paris

Data Recrutement; Paris; Hybride; EUR 70 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Une start-up innovante dans le secteur agricole recherche un Senior MLOps Engineer pour travailler sur des pipelines de données variés et des modèles d'IA. Ce poste clé exige un diplôme d'ingénieur et une expérience significative dans le déploiement de systèmes. Les candidats doivent maîtriser Python, SQL, et les environnements cloud comme AWS ou Azure. Rémunération de 70 à 90 K€ selon le profil. Poste basé à Paris, Biarritz ou en full-remote.

Qualifications

• Minimum 5 ans d'expérience en déploiement et maintien de systèmes complets.
• Connaissance des services cloud et de l'infrastructure.
• Capacité à optimiser les coûts cloud et à gérer FinOps.

Responsabilités

• Développer et maintenir les pipelines d'acquisition de données.
• Optimiser les pipelines d'inférence pour modèles structurés et Deep Learning.
• Déployer les algorithmes et superviser le passage à l’échelle des systèmes.
• Assurer la qualité des données et le cycle de vie des modèles en production.

Connaissances

Programmation Python

SQL

Cloud AWS

Cloud Azure

Docker

PostgreSQL

Orchestration avec Dagster

Airflow

Github

Github Actions

Formation

Diplôme d'ingénieur en informatique ou data

Outils

QGIS

STAC

GDAL

Kubernetes

Pyspark

Hadoop

Description du poste

LA START-UP : SOLUTION DEEP LEARNING / IA PERMETTANT L'ANALYSE DE RECOLTE AGRICOLE

Cette startup développe une web & mobile app SaaS B2B , qui permet aux acteurs de l'agriculture, de pouvoir analyser la qualité de leurs récoltes avec une simple photo. Ils souhaitent révolutionner le domaine de l'agriculture en proposant une solution à forte valeur ajoutée et unique pour tous les acteurs de ce secteur. Leur solution IA permet d'analyser du blé, orge, avoine riz etc ..

Pourquoi j’ai sélectionné cette société ?

• Start-up innovante avec un immense potentiel en France et à l'international
• Solution avec un fort impactenvironnemental et sociétal
• En pleine phase de croissance depuis 2019 : plus de 30 collaborateurs recrutés
• Plusieurs clients conquis : plusieurs millions de tonnes de céréales analysées par la solution IA
• Leur objectif ? Devenir une référence mondiale dans leur domaine !

VOTRE MISSION :

Nous recherchons un Senior MLOPs Engineer talentueux et rigoureux pour rejoindre notre équipe. Dans un contexte de forte croissance, vous jouerez un rôle clé dans la mise en production de pipelines d'acquisition de données variées (géospatiales, météorologiques, contextuelles), de modèles automatisés (structuré, deep learning) et dans la mise en place de pipelines d'intégrations CI / CD. Vous serez également responsable du monitoring d'acquisition et de fonctionnement en production.

Missions principales :

Au sein de l’équipe Data Science (DS) et de l’équipe Infrastructure vos missions seront :

• Développement et maintien des pipelines d’acquisition des données provenant de sources diverses (satellites, météorologiques)
• Développement et optimisation des pipelines d’inférence (modèles structurés et Deep Learning)
• Responsable du déploiement de nos algorithmes actuels
• Architecte d’une potentielle refonte de nos systèmes pour assurer le passage à l’échelle desdits systèmes d’une dizaine à plusieurs dizaines de pays
• Responsable du suivi et de l’optimisation des coûts cloud, avec un focus particulier sur l’optimisation de l’utilisation GPU / CPU et la gestion FinOps
• Mise en place du monitoring de qualité des données, suivi qualité et gestion du cycle de vie des modèles en production.

VOTRE PROFIL : TALENTUEUX ET RIGOUREUX

Titulaire d'un diplôme d'ingénieur en informatique ou data, vous justifiez de minimum 5 ans d'expérience (hors stage et alternance) incluant impérativement le déploiement et le maintien en production de systèmes complets.

Compétences nécessaires :

• Programmation : Python, SQL
• Cloud & infrastructure : AWS, Azure, Docker
• Bases & traitements de données : PostgreSQL
• Orchestration & traitement de données : Dagster, Airflow
• Environnements collaboratifs : Github, Github Actions

Compétences appréciées :

• Outils géospatiaux : QGIS, STAC, GDAL...
• Model registry : WanDB, MLFlow
• Big data : Expérience d’au moins un outil (Pyspark, Hadoop, etc.)
• Infrastructure : Kubernetes

LES MODALITÉS :

• Rémunération selon profil : 70 - 90 Keuros
• Localisation : Paris, Biarritz ou full-remote