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MLOps Engineer - GCP / Vertex AI / Python - Freelance (H/F)

ParisCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Dans le cadre du renforcement d'une Data Factory au sein d'un grand groupe, nous recherchons un(e) MLOps Engineer confirmé(e) / senior pour rejoindre une équipe dédiée à la conception, au déploiement et au maintien d'outils Python, MLOps et Cloud destinés aux équipes internes.

La mission se situe à la croisée des enjeux Cloud, Machine Learning et industrialisation, avec un environnement technique fortement orienté Google Cloud Platform (GCP).

Vous interviendrez notamment sur :

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Le déploiement et l'administration d'environnements et d'outils sur GCP.

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L'industrialisation de projets IA, GenAI et Machine Learning, notamment à travers Vertex AI Pipelines.

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Le déploiement et la gestion d'applications conteneurisées via Cloud Run.

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Le développement et la maintenance de librairies Python internes, avec une attention particulière portée au packaging, à la réutilisabilité et à l'expérience des équipes utilisatrices.

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La mise en place et l'amélioration du monitoring et de la supervision technique des systèmes en production.

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L'application de pratiques Fin Ops afin de suivre, maîtriser et optimiser les coûts de l'infrastructure Cloud.

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L'intégration et l'amélioration continue des standards MLOps : CI/CD, automatisation, infrastructure et gestion du cycle de vie des modèles.

Localisation : Paris Durée : 12 mois Télétravail : 2-3 jours par semaine

Nous recherchons un profil disposant d'une solide expérience MLOps et Cloud, capable d'évoluer avec autonomie dans un environnement technique exigeant.

Les compétences clés attendues sont :

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Très bonne maîtrise de GCP, de son écosystème et de son architecture.

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Expertise opérationnelle sur Vertex AI, notamment Vertex AI Pipelines.

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Très bonne maîtrise de Cloud Run et des environnements conteneurisés.

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Solide maîtrise de Python, notamment pour la création, le packaging et la maintenance de librairies internes.

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Bonne connaissance des pratiques MLOps et CI/CD appliquées aux projets ML/

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