Machine Learning Engineer – Déploiement IA & MLOpseXalt Lyon, recherche son/sa nouveau/elle Machine Learning Engineer pour construire, automatiser et déployer des modèles d’IA dans des environnements réels, aux côtés de nos clients. Vous serez rattaché(e) à notre bureau lyonnais.
Développer, entraîner et optimiser des modèles de machine learning adaptés aux cas d’usage identifiés (classification, régression, NLP, vision, etc.)
Concevoir et maintenir des pipelines de traitement permettant l’automatisation du cycle de vie des modèles (de la donnée brute à la mise en production)
Conditionner, versionner et déployer les modèles via APIs, containers ou services cloud (Docker, FastAPI, SageMaker, Vertex AI, etc.)
Participer aux choix d’architecture technique des solutions IA, en lien avec les équipes Data Engineer et Cloud
Implémenter des solutions de monitoring et d’évaluation continue des modèles en production (MLOps)
Collaborer avec d’autres experts IA pour structurer notre approche ingénierie IA : codebase partagée, bonnes pratiques, veille, peer programming
Conseiller les clients sur la faisabilité, l’implémentation technique et les enjeux de passage à l’échelle des solutions ML
Bonne compréhension des enjeux business liés à l’exploitation des données et au déploiement de solutions d’intelligence artificielle
Maîtrise des techniques de Machine Learning et Deep Learning, ainsi que des principaux frameworks : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn
Solides compétences en Python, et une connaissance appréciée de Java, Scala ou Spark
Expérience concrète de l’utilisation d’outils de versioning et de containerisation : GitLab, Docker, etc.
Aisance sur tout le cycle de vie des modèles IA : entraînement, évaluation, déploiement, monitoring (MLOps)
Habitude de travailler avec des équipes pluridisciplinaires, dans des environnements agiles (Scrum, Kanban)
Autonomie dans la gestion des tâches techniques et capacité à collaborer efficacement au sein d’une équipe projet
Excellentes qualités de communication écrite et orale
Anglais professionnel (lu, écrit, parlé) dans un contexte de travail international