Consultant Senior MLOps Engineer â AIML HF
Share
Job Location:
Neuilly-sur-Seine - France
Monthly Salary:
Not Disclosed
Posted on:
5 hours ago
Vacancies:
1 Vacancy
Job Summary
🚠À propos dAMI Consulting ðŸ Entreprise innovante & familiale Lauréat de la bourse InnovUP de BPI France en 2019 AMI Consulting est spécialisé dans lexploitation de la data pour vous proposer des consultants experts adaptés à vos besoins. 🌠Engagement durable & bien-être Nous valorisons la qualité de vie de nos collaborateurs et adoptons une approche 100 % digitale pour la qualification la sélection et lintégration de nos talents réduisant ainsi notre empreinte carbone.
🎠Présentation de loffre
- Lieu : 92
- Secteur : Banque
- Télétravail: Occasionnel selon les déplacements sur les autres sites
- CDI de mission: Selon profil
- Freelance :Selon profil
- Expérience : Entre 10 & 12 ans
- Français : Courant
- Anglais : Courant
ðŸ Contexte de la mission
Dans le cadre de lindustrialisation de ses projets dintelligence artificielle une organisation renforce ses équipes et recherche un Ingénieur MLOps / IA.
La mission sinscrit dans un environnement data et IA en forte croissance avec des enjeux majeurs autour de la mise en production de la scalabilité et de la performance des modèles de machine learning et dIA générative.
Le consultant interviendra au cœur des projets pour garantir le passage du prototype à la production en mettant en place des pipelines robustes automatisés et sécurisés.
ðŸ Responsabilités
Industrialisation des modèles IA
- Mettre en production des modèles Machine Learning / Deep Learning / LLM
- Assurer le déploiement des modèles via des API ou microservices
- Garantir la robustesse la scalabilité et la performance des solutions
MLOps & automatisation
- Concevoir et maintenir des pipelines MLOps (entraînement validation déploiement)
- Automatiser les workflows de data et de modèles (CI/CD)
- Mettre en place des mécanismes de versioning (modèles datasets code)
Monitoring & performance
- Superviser les modèles en production (drift performance biais)
- Mettre en place des outils de monitoring et dalerting
- Optimiser les coûts et les temps de réponse
Collaboration & data
- Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et Data Engineers
- Participer à la structuration des pipelines de données
- Contribuer à la qualité et à la gouvernance des données
Qualité & sécurité
- Garantir la fiabilité la sécurité et la conformité des modèles
- Mettre en place des tests automatisés (modèles et pipelines)
- Documenter les solutions et les bonnes pratiques
ðŸï Compétences techniques
IA & Machine Learning
- Expérience en Machine Learning / Deep Learning / LLM
- Frameworks : TensorFlow PyTorch Scikit-learn
- Connaissances en IA générative (RAG LLM agents) appréciées
MLOps & DevOps
- CI/CD (GitLab CI GitHub Actions Jenkins)
- Outils MLOps : MLflow Kubeflow Airflow SageMaker
- Versioning (code modèles datasets)
Cloud & infrastructure
- Cloud : AWS Azure ou GCP
- Containerisation : Docker
- Orchestration : Kubernetes
Data & développement
- Python (impératif)
- Manipulation de données (Pandas NumPy)
- APIs : FastAPI Flask
- Bases de données : SQL / NoSQL
Monitoring & performance
- Monitoring des modèles (drift performance)
- Optimisation des pipelines et coûts
