Senior MLOps Engineer – Cloud ML Platform

EVERIENCE; Paris; Presencial; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Size Up Consulting recherche un Senior MLOps Engineer pour optimiser l’industrialisation et le déploiement de modèles ML à grande échelle. Le poste couvre l’environnement Cloud AWS et GCP et la construction d’une plateforme MLOps utilisée par Data Science.

Vous contribuerez à l’internalisation des pipelines, à la surveillance et à l’amélioration continue, tout en accompagnant les Data Scientists et ML Engineers dans leurs projets.

Formación

• Maîtrise du cycle de vie des modèles ML et du déploiement en production.
• Bonne compréhension des problématiques de monitoring et de scalabilité des workloads ML.

Responsabilidades

• Concevoir et industrialiser les pipelines MLOps de bout en bout.
• Automatiser les phases de training, validation, déploiement et continuous training.
• Déployer et exploiter des modèles ML en production.
• Gérer le cycle de vie des modèles avec MLflow et Model Registry.
• Construire et maintenir les infrastructures ML et GPU.
• Déployer et administrer les environnements conteneurisés avec Docker et Kubernetes.
• Automatiser le provisioning des infrastructures avec Terraform.
• Mettre en place les pipelines CI/CD dédiés aux workloads ML.
• Contribuer au monitoring, à l’observabilité et à la détection de drift.
• Optimiser performances, scalabilité et coûts des infrastructures ML.
• Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’industrialisation.
• Participer à la documentation et aux meilleures pratiques.

Conocimientos

Anglais professionnel

Herramientas

AWS

GCP

Terraform

Docker

Kubernetes

MLflow

Model Registry

Databricks

Airflow

GitHub Actions

CI/CD

GPU infrastructure

Descripción del empleo

Size Up Consulting recherche un Senior MLOps Engineer pour optimiser l’industrialisation et le déploiement de modèles ML à grande échelle. Le poste couvre l’environnement Cloud AWS et GCP et la construction d’une plateforme MLOps utilisée par Data Science.

Vous contribuerez à l’internalisation des pipelines, à la surveillance et à l’amélioration continue, tout en accompagnant les Data Scientists et ML Engineers dans leurs projets.