Responsabilités
- Concevoir et mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles de machine learning et deep learning.
- Déployer et maintenir des environnements de production pour l’IA sur cloud (AWS, Azure ou GCP) ou on-premise.
- Mettre en place des solutions de monitoring et d’alerte (performance, dérive des données, disponibilité).
- Standardiser et automatiser les workflows ML (data preprocessing, entraînement, déploiement, monitoring).
- Travailler en collaboration avec les data scientists et data engineers pour assurer la qualité et la robustesse des modèles déployés.
- Intégrer des pratiques de sécurité, conformité RGPD et bonnes pratiques de gouvernance des données.
- Contribuer à la veille technologique et proposer des améliorations continues sur les architectures et process IA.
- Participation à des phases d’avant-vente : rédaction de la réponse technique (sur la partie MLOps), participation à la soutenance client
