MLOps Engineer

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pbMLOps Engineer – Azure / Cloud IA – Freelance / 6 mois de contrat initial / Bruxelles /b /ppPour le compte d'un client final qui accompagne quotidiennement des millions de particuliers et de professionnels dans toute l’Europe, nous recherchons un(e) des bMLOps Engineers Séniors /b sur environnement bMicrosoft Azure /b, afin d'industrialiser et fiabiliser le cycle de vie des modèles d'IA à grande échelle. /ppbContexte de la mission /b /ppIntégré(e) au sein d'une équipe Data Science Engineering pluridisciplinaire et multiculturelle, vous ferez le pont entre la recherche/prototypage et les opérations de production. Votre objectif principal sera de concevoir, déployer et maintenir des pipelines MLOps robustes sur le cloud Azure, tout en garantissant des standards élevés de scalabilité, d'observabilité et de sécurité. /ppbVos principales responsabilités /b /pulliConcevoir, automatiser et orchestrer les pipelines de bout en bout pour l'entraînement, le packaging, le déploiement et le monitoring des modèles d'apprentissage automatique (ML/DL). /liliIndustrialiser les plateformes de Machine Learning sur bAzure /b (Azure Machine Learning, AKS, Databricks). /liliMettre en œuvre et maintenir les chaînes de CI/CD adaptées aux spécificités de la Data et du ML (GitOps, Azure DevOps / GitHub Actions). /liliMettre en place des mécanismes avancés de gouvernance, de versioning de données/modèles (MLflow, Feast/feature stores) et de tracking des métriques d'apprentissage. /liliAssurer la surveillance continue des modèles en production (détection de data drift, concept drift, suivi des temps de latence et d'inférence). /liliCollaborer étroitement avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes d'infrastructure Cloud pour optimiser les performances et les coûts (FinOps). /li /ulpbProfil recherché /b /ppbCompétences techniques indispensables : /b /pulliSolide expérience pratique en tant que bMLOps Engineer /b ou bData / Cloud Engineer orienté MLOps /b. /liliMaîtrise approfondie de l'écosystème bMicrosoft Azure /b (Azure ML, Azure Data Factory, Azure Kubernetes Service
- AKS, Blob Storage, Key Vault). /liliMaîtrise du cycle de vie ML et d'outils de tracking/registry (MLflow, Kubeflow, ou équivalents). /liliExcellente maîtrise de la conteneurisation et de l'orchestration : bDocker /b, bKubernetes /b. /liliPratique confirmée de l'Infrastructure as Code (IaC) avec bTerraform /b ou Bicep. /liliMaîtrise avancée de bPython /b et des bonnes pratiques de développement logiciel (tests unitaires, linting, packaging). /liliExpérience solide en automatisation CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions ou GitLab CI). /li /ulpbProfil et compétences relationnelles : /b /pulliAisance à évoluer dans un benvironnement multiculturel et anglophone /b (anglais professionnel courant obligatoire, le français ou le néerlandais est un atout). /liliEsprit d'initiative, rigueur méthodologique et capacité à travailler dans un contexte Agile/Scrum en forte évolution. /li /ul

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