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MLOPS SENIOR (H/F) (IT)
- Quebec, QC, Canada
Bénévolat
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Détails de l’emploi
- Type d’emploi
- Bénévolat
- Date de clôture
- Expérience
- Expérience confirmée (5 ans minimum) en MLOps, Data Engineering ou Machine Learning en production.
- Langue de l’annonce
- Français
- Publié
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Offre archivée. Les détails ci-dessous concernent un poste qui était à pourvoir.
- CDD
- Québec
- Publié il y a 12 mois
Missions
- Concevoir, déployer et maintenir des pipelines de machine learning en production.
- Mettre en place des environnements CI/CD adaptés aux workflows de données et de modèles ML.
- Automatiser le déploiement, la surveillance et la mise à jour des modèles d’IA.
- Assurer la gestion et le suivi du cycle de vie complet des modèles (ML Lifecycle Management).
- Collaborer avec les Data Scientists et Data Engineers pour garantir la reproductibilité et la performance des modèles.
- Définir et appliquer les bonnes pratiques de gouvernance, sécurité et conformité des données et modèles.
- Surveiller les performances des modèles en production (drift, biais, efficacité) et proposer des optimisations.
- Participer au choix et à l’intégration des outils et frameworks MLOps.
- Diplôme Bac+5 en informatique, data science ou domaine connexe.
- Expérience confirmée (5 ans minimum) en MLOps, Data Engineering ou Machine Learning en production.
- Maîtrise des environnements cloud (AWS, Azure ou GCP) et de leurs services orientés ML/AI.
- Compétence en conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes).
- Expertise en outils MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, SageMaker, Vertex AI, etc.).
- Solides compétences en Python, SQL et frameworks ML/IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn…).
- Bonnes connaissances en CI/CD, monitoring et observabilité.
- Capacité d’analyse, rigueur et autonomie.
- Contribuer à des projets IA ambitieux et à forte valeur ajoutée.
- Évoluer dans un environnement cloud et data moderne.
- Opportunité de travailler avec des experts Data & AI.
- Perspectives de développement professionnel et certifications cloud/IA.
Nom et Prénom
Adresse Email
Mobile
Niveau d étude
Bac Bac +1 Bac +2 Bac +3 Bac +4 Bac +5 Bac + X
Années d’Expérience
0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 + 10
Préavis
Disponible immédiatement -1 mois 1 mois 2 mois +2 mois
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