Critères de l'offre
Métiers :
- Analyste développeur Big Data (H/F)
Compétences :
- Python
- Flask
- Gitlab
- Windows azure
- Kubernetes
- + 1 compétence
Lieux :
- Lyon (69)
Conditions :
- CDI
- Salaire non précisé
- Temps Plein
Description du poste
Après le lancement de nos activités IA en 2023, nous accélérons notre croissance et recherchons un·e ML Engineer pour contribuer à des projets à fort impact technique et business.
En tant que ML Engineer, tu participeras à des projets d'envergure pour nos clients en :
- Concevant et développant des architectures AI/ML scalables dans le cloud public ;
- Intégrant des modèles AI/ML dans des applications existantes ;
- Mettant en place et optimisant des pipelines MLOps pour industrialiser les modèles ;
- Implémentant des solutions d'IA générative (LLM, RAG, vector DB) ;
- Déployant des modèles personnalisés ou managés ;
- Collaborant avec des équipes Data Science, Data Engineering, DevOps et métier ;
- Participant à la veille technologique et en sensibilisant les clients aux enjeux éthiques et légaux de l'IA.
Notre écosystème technique :
- Cloud public : AWS, GCP, Azure
- AI/ML Platforms : SageMaker, Bedrock, Vertex AI
- MLOps : MLflow, Kubeflow
- Orchestration : Airflow, MWAA, Step Functions, Cloud Composer, Cloud Workflows
- CI/CD : GitLab, Terraform
- Conteneurisation : Docker, Kubernetes
- Déploiement : ECS, EKS, Lambda, Cloud Run, GKS, Cloud Functions
- Développement : Python, FastAPI, Flask, LangChain, LlamaIndex
- Bases vectorielles : PostgreSQL (pgvector), OpenSearch, Vertex AI Vector Search
- Bonnes pratiques : Tests, Craftsmanship, Agilité
En tant que ML Engineer, tu participeras à des projets d'envergure pour nos clients en :
- Concevant et développant des architectures AI/ML scalables dans le cloud public ;
- Intégrant des modèles AI/ML dans des applications existantes ;
- Mettant en place et optimisant des pipelines MLOps pour industrialiser les modèles ;
- Implémentant des solutions d'IA générative (LLM, RAG, vector DB) ;
- Déployant des modèles personnalisés ou managés ;
- Collaborant avec des équipes Data Science, Data Engineering, DevOps et métier ;
- Participant à la veille technologique et en sensibilisant les clients aux enjeux éthiques et légaux de l'IA.
Notre écosystème technique :
- Cloud public : AWS, GCP, Azure
- AI/ML Platforms : SageMaker, Bedrock, Vertex AI
- MLOps : MLflow, Kubeflow
- Orchestration : Airflow, MWAA, Step Functions, Cloud Composer, Cloud Workflows
- CI/CD : GitLab, Terraform
- Conteneurisation : Docker, Kubernetes
- Déploiement : ECS, EKS, Lambda, Cloud Run, GKS, Cloud Functions
- Développement : Python, FastAPI, Flask, LangChain, LlamaIndex
- Bases vectorielles : PostgreSQL (pgvector), OpenSearch, Vertex AI Vector Search
- Bonnes pratiques : Tests, Craftsmanship, Agilité
Référence : 2599274

