E
Machine Learning Engineer – Déploiement IA & MLOps
eXalt
Lyon · On-site Contract 2w ago
About the role
About
eXalt Lyon, recherche son/sa nouveau/elle Machine Learning Engineer pour construire, automatiser et déployer des modèles d’IA dans des environnements réels, aux côtés de nos clients. Vous serez rattaché(e) à notre bureau lyonnais.
Responsibilities
- Développer, entraîner et optimiser des modèles de machine learning adaptés aux cas d’usage identifiés (classification, régression, NLP, vision, etc.)
- Concevoir et maintenir des pipelines de traitement permettant l’automatisation du cycle de vie des modèles (de la donnée brute à la mise en production)
- Conditionner, versionner et déployer les modèles via APIs, containers ou services cloud (Docker, FastAPI, SageMaker, Vertex AI, etc.)
- Participer aux choix d’architecture technique des solutions IA, en lien avec les équipes Data Engineer et Cloud
- Implémenter des solutions de monitoring et d’évaluation continue des modèles en production (MLOps)
- Collaborer avec d’autres experts IA pour structurer notre approche ingénierie IA : codebase partagée, bonnes pratiques, veille, peer programming
- Conseiller les clients sur la faisabilité, l’implémentation technique et les enjeux de passage à l’échelle des solutions ML
Responsibilities
- Développer, entraîner et optimiser des modèles de machine learning adaptés aux cas d’usage identifiés (classification, régression, NLP, vision, etc.)
- Concevoir et maintenir des pipelines de traitement permettant l’automatisation du cycle de vie des modèles (de la donnée brute à la mise en production)
- Conditionner, versionner et déployer les modèles via APIs, containers ou services cloud (Docker, FastAPI, SageMaker, Vertex AI, etc.)
- Participer aux choix d’architecture technique des solutions IA, en lien avec les équipes Data Engineer et Cloud
- Implémenter des solutions de monitoring et d’évaluation continue des modèles en production (MLOps)
- Collaborer avec d’autres experts IA pour structurer notre approche ingénierie IA : codebase partagée, bonnes pratiques, veille, peer programming
- Conseiller les clients sur la faisabilité, l’implémentation technique et les enjeux de passage à l’échelle des solutions ML
Skills
AWS SageMakerDockerFastAPIMLOpsNLPVertex AI
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