Créer en 1998, Cheops Technology est le spécialiste français dans le Cloud et les infrastructure informatiques sécurisées. Leader du Cloud Computing Cheops c'est : 13 agences Une offre variée : - Cloud & Managed Services - Infrastructure - Cyberdéfense - Modernisation technologique Intégrateur de solutions. Certification ISO 27001 Certification ISO 20000 Certification ISAE 3402 Type 2 Qualification SecNumCloud Certification Hébergeur de données de santé certification hébergeur d'infrastructure physique et hébergeur infogérant, New! Démarquez-vous en passant des tests de personnalité gamifiés. Lancez-vous dès maintenant, en découvrant les trois tests disponibles gratuitement!
* Concevoir, maintenir et faire évoluer les pipelines d'entraînement, de validation et de déploiement des modèles de forecasting, en assurant leur automatisation et leur industrialisation.
* Mettre en place et optimiser les workflows CI/CD pour accélérer le cycle de vie des modèles et garantir leur qualité en production.
* Gérer la containerisation des applications (Docker) et l'orchestration via Kubernetes pour assurer la portabilité, la scalabilité et la résilience des solutions déployées.
* Implémenter et maintenir des solutions de tracking et de gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow (expériment tracking, versioning, déploiement, monitoring).
* Comprendre et optimiser la parallélisation des traitements sur Spark pour garantir la performance des pipelines de données et d'entraînement.
* Assurer la surveillance, l'observabilité et la sécurité de l'infrastructure (monitoring, alerting, gestion des accès).
* Documenter les processus, les workflows et former les équipes sur les bonnes pratiques MLOps.
Profil recherché : Program Designer_developer - Ingénieur(e) MLOps H/F
Compétences liées au domaine choisi :
* Data Science : confirmé ; importance 5
Compétences générales choisies :
* Esprit orienté Qualité : confirmé ; importance 6
* Salf-organized : avancé ; importance 6
Compétences liées au domaine choisi :
* ALMDevOps (Git, VSTS, pipe release) : avancé ; importance 10
Environnement de travail, * Maîtrise de la containerisation (Docker) et de l'orchestration de containers avec Kubernetes : confirmé ; importance 10
* Solide expérience dans l'automatisation du déploiement de modèles via des pipelines CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, etc.).
* Expérience avérée sur Spark, notamment sur les enjeux de parallélisation et d'optimisation de traitements distribués.
* Maîtrise de Python V3 : avancé ; importance 10
* Connaissance de l'environnement cloud Databricks sur AWS : confirmé ; importance 6
* Autonomie, rigueur, sens de la documentation et de la qualité logicielle