Ingénieur MLOps en IA Industrielle H/F - FAB Group

Fab Group recherche pour son client, startup dans un contexte industriel, spécialisé dans les solutions innovantes destinées aux professionnels.1. Conception et optimisation des pipelines IA

* Concevoir, maintenir et optimiser les pipelines de traitement de données et d'entraînement des modèles (MLOps).
* Automatiser les workflows d'entraînement, de validation et de déploiement.
* Garantir la reproductibilité et la traçabilité des expériences.

2. Évaluation et performance des modèles

* Étudier et analyser les performances des algorithmes (offline et online).
* Créer et maintenir des benchmarks de performance.
* Identifier les axes d'amélioration et proposer des optimisations.

3. CI/CD et industrialisation

* Mettre en place des solutions CI/CD adaptées aux modèles de deep learning.
* Automatiser le packaging, le test et le déploiement des modèles sur différents environnements (Cloud, Edge, On-Premise).

4. Intégration et déploiement

* Intégrer les modèles dans l'écosystème logiciel embarqué (Edge & Cloud).
* Assurer la compatibilité avec les contraintes matérielles et logicielles du système cible.

5. Supervision et maintenance

* Monitorer les performances des modèles en production.
* Détecter les dérives de données et de performances.
* Définir et mettre en oeuvre des stratégies de mise à jour continue (retraining, A/B testing...).

6. Stratégie et gouvernance data

* Contribuer à la stratégie data : structuration, annotation, versioning et sécurité des données.
* Participer à la mise en place d'une culture de qualité et de conformité des données.

7. Collaboration interdisciplinaire

* Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, ingénieurs embarqués et experts métier.
* Participer aux revues techniques et aux choix d'architectures.

8. Veille technologique et innovation

* Évaluer et expérimenter de nouveaux outils et approches (IA générative, simulateurs, frameworks MLOps, etc.).
* Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA et MLOps au sein de l'équipe.

Formation

* Diplôme d'ingénieur ou équivalent Bac +5 / Doctorat en informatique, data science, mathématiques appliquées ou disciplines connexes.

Expérience

* Expérience significative en MLOps, déploiement de modèles d'IA ou ingénierie de données dans un environnement industriel complexe.
* Pratique confirmée de l'industrialisation et du suivi de modèles IA à grande échelle.

Compétences techniques

* Langages & frameworks IA : excellente maîtrise de Python, et de bibliothèques telles que PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn.
* Outils MLOps : maîtrise des outils de gestion du cycle de vie des modèles (ex. : MLflow, DVC, Docker, Git, Airflow, Kubeflow ou équivalents).
* Infrastructure & déploiement : bonnes connaissances de Linux, CI/CD, API REST, et de la conteneurisation (Docker, Kubernetes).
* Données & modélisation : bonne compréhension de la théorie des séries temporelles et de leurs caractéristiques.
* Environnements spécifiques (atouts) : sensibilité au temps réel / Edge computing ; expérience en vision par ordinateur ou traitement de données industrielles.

Qualités personnelles

* Autonomie, rigueur et esprit d'équipe.
* Goût pour l'innovation, le prototypage rapide et l'amélioration continue.
* Capacité à évoluer dans un environnement technique exigeant et multidisciplinaire.
* Bon niveau d'anglais technique (écrit et oral).