Data Scientist

Description du poste

Nous recherchons un Data Scientist / ML Engineer confirmé pour rejoindre un environnement à forts enjeux opérationnels et technologiques à Bruxelles.

Vous participerez à la conception, au développement et à la mise en production de solutions d’Intelligence Artificielle et de Data Science, avec une forte orientation Machine Learning et MLOps.

La mission implique notamment le développement de pipelines ML, le déploiement de modèles principalement on-premise, leur monitoring et leur maintenance, ainsi que la conception d’architectures ML robustes et scalables.

Profil recherché

Responsabilités

• Concevoir et développer des solutions de Machine Learning et Deep Learning.

• Développer et maintenir des pipelines Machine Learning / MLOps.

• Déployer des modèles d’IA dans des environnements on-premise et cloud.

• Mettre en place le monitoring, la maintenance et l’amélioration continue des modèles en production.

• Concevoir des architectures ML end-to-end, en tenant compte de la scalabilité, de la robustesse, de la maintenance et des contraintes matérielles.

• Exploiter de grands volumes de données structurées et non structurées.

• Mettre en œuvre des pratiques CI/CD adaptées aux projets ML.

• Travailler avec des environnements containerisés et des outils d’orchestration.

• Garantir la qualité, la maintenabilité et la robustesse du code et des modèles.

• Assurer une veille technologique sur les évolutions du Machine Learning et du MLOps.

• Intégrer, lorsque nécessaire, les contraintes liées à la sécurité, l’éthique et la conformité.

Profil recherché

• Diplôme de Master ou Doctorat en Informatique, Intelligence Artificielle ou domaine équivalent.

• Minimum 3 ans d’expérience professionnelle en Data Science, Machine Learning et/ou MLOps.

• Expérience concrète du déploiement de modèles ML à grande échelle.

• Solide compréhension théorique et expérience pratique en Machine Learning et Deep Learning.

• Expérience des environnements on-premise et cloud, notamment Azure et/ou AWS.

• Très bonne maîtrise de Python.

• Expérience avec les bases de données SQL et NoSQL.

• Expérience avec les environnements Big Data et les grands volumes de données.

• Bonne maîtrise de la containerisation et de l’orchestration.

• Expérience dans la conception et l’implémentation de pipelines ML.

• Maîtrise des pratiques CI/CD appliquées au Machine Learning.

• Capacité à concevoir des solutions ML complètes, de l’ingestion des données jusqu'à la mise en production.

Stack technique

Langage

• Python

• R est un plus

Machine Learning / AI

• PyTorch

• TensorFlow

• Scikit-learn

• Hugging Face

• OpenCV

• vLLM

MLOps

• MLflow

• Kubeflow

• SageMaker

Bases de données

• PostgreSQL

• MySQL

• Neo4j

• Milvus

Containerisation & orchestration

• Docker

• Kubernetes

• Kubeflow

Cloud

• Azure

• AWS

• GCP

Data Storage

• Data Lake

• Data Warehouse

• O