Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre ?
Nous recherchons un.e ML Engineer confirmé.e pour une grande entreprise sur Lille !
? Ce poste est fait pour toi si :
tu as 3 ans à minima en tant ML Engineer.
tu es expert.e en conception et industrialisation de modèles.
tu sais automatiser les entraînements et les déploiements de modèles.
tu as 5 ans d'expérience professionnelle en Python.
tu as des bases solides sur MLflow ou Kubeflow ou Vertex.
tu es familier avec l'environnement GCP et ses services.
tu as des excellentes connaissances DevOps et de bases de données SQL et NoSQL.
Idéalement tu as eu une expérience dans le retail.
Les bénéfices du poste :
? Un terrain de jeu technologique de pointe Le poste offre une exposition complète aux technologies les plus recherchées du marché : LLM, RAG, MLOps, GCP, Kubernetes ? avec une ownership réelle du cycle de vie complet des modèles, du prototype à la production.
? Un environnement d'innovation structuré L'entreprise combine l'agilité (Scrum/SAFe) d'une culture innovation avec la solidité d'un grand groupe, offrant ainsi stabilité et dynamisme pour progresser vite.
Tes missions :
Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA, de la phase de prototypage jusqu'à la mise en production.
Construire et maintenir les pipelines de données et de MLOps pour automatiser l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles.
Participer activement à l'architecture et au développement des produits du domaine, notamment la plateforme MLOps et les solutions basées sur les LLM.
Assurer la scalabilité, la robustesse et la performance des solutions IA déployées, en collaboration avec les équipes Ops et Data.
Garantir la qualité du code et des modèles via des revues, des tests automatisés (unitaires, intégration) et des stratégies de monitoring.
Participer à l'élaboration de la CI/CD selon les pratiques DevOps et MLOps sur la Google Cloud Platform et Github.
Assurer une documentation complète des modèles, des pipelines et des configurations au sein du référentiel documentaire (Github / Gitbook).
Être responsable du cycle de vie complet des modèles (build et run), incluant le monitoring et la maintenance en production.
Démarrage : mi-mars, début avril.
TT: 3 jours par semaine.
Durée : 3 ans.
? Tu as envie d?un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ?
Postule et parlons-en. Même si ce n?est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement.
Les étapes à venir après avoir postulé :
nous étudierons ta candidature avec attention.
si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t?enverra un mail si on n?arrivera pas à te joindre.
Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission ?), on t?enverra un mail.
Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside ?
Profil candidat:? Ce poste est fait pour toi si :
tu as 3 ans à minima en tant ML Engineer.
tu es expert.e en conception et industrialisation de modèles.
tu sais automatiser les entraînements et les déploiements de modèles.
tu as 5 ans d'expérience professionnelle en Python.
tu as des bases solides sur MLflow ou Kubeflow ou Vertex.
tu es familier avec l'environnement GCP et ses services.
tu as des excellentes connaissances DevOps et de bases de données SQL et NoSQL.
Idéalement tu as eu une expérience dans le retail.