Ingénieur système Docker (H/F)
Description du poste :
En tant que ML Ops Engineer , vous jouerez un rôle essentiel dans l'intégration, le déploiement, l'industrialisation et la maintenance des modèles d'IA/ML. Vous garantirez la performance, la fiabilité, la sécurité et la conformité des modèles déployés tout en collaborant étroitement avec les équipes internes (produit, projet, technique, cloud).
Vous serez amené notamment à Déployer, intégrer et optimiser les modèles ML dans un environnement Azure Cloud Garantir la performance (temps d'inférence, scalabilité), la maîtrise des coûts et la fiabilité opérationnelle.
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Implémenter des architectures robustes alignées sur les bonnes pratiques ML Ops.
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Concevoir, mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD
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Le packaging et la mise en production
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La supervision temps réel (logs, métriques, alertes, drift detection)
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Automatiser les cycles de vie des modèles (ML lifecycle management Démarrage : Janvier
- Durée : 3 mois - potentiellement renouvelables
- Localisation : Grenoble
- Télétravail : Oui - pas de Full Remote - On-boarding sur site
Description du profil Maîtrise des environnements Azure (Azure ML, Azure Dev
Ops, ACR, AKS, etc Solides compétences en Python , Docker, Kubernetes, MLflow ou équivalents.
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Connaissance des pratiques CI/CD, d'observabilité et d'ingénierie cloud.
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Compréhension du cycle de vie des modèles ML (déploiement, monitoring, drift, versioning Anglais écrit oral - à l'aise
