Le MLOps est aujourd’hui incontournable pour industrialiser les projets de Machine Learning. Il permet de:

• Automatiser le cycle de vie complet des modèles ML
• Garantir la reproductibilité et la qualité des modèles
• Faciliter la collaboration entre Data Scientists et les équipes métier
• Accélérer la transition de l’expérimentation à la production.

Au sein de l’équipe Machine Learning Engineering du pôle Data Science, vous interviendrez principalement sur les parcours Machine Learning Engineer et Data Scientist. Le rôle s’articule autour des axes suivants:

• Développement : mise à jour et création de notebooks Python sur des sujets avancés de Machine et Deep Learning, avec un focus particulier sur l’industrialisation du ML : conception et optimisation de pipelines d’entraînement, déploiement de modèles, versioning des données et des modèles, et automatisation des workflows et du monitoring.
• Application : accompagnement d’apprenants sur des projets de Machine Learning Engineering.
• Pédagogie : participation à l’animation de Masterclasses et d’évènements techniques autour du ML Engineering.
• Autoformation : recherche sur des technologies complexes et récentes en Machine Learning et MLOps, pouvant mener à la rédaction d’articles techniques.