Haldorix, un studio de startup innovant, se spécialise dans la création de solutions AI pour l'industrie, le retail et la logistique. Nous transformons les défis opérationnels en opportunités business grâce à des produits technologiques robustes. En tant qu'Ingénieur MLOps Edge AI, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le déploiement et la maintenance de l'infrastructure d'inférence sur site. Vous serez responsable de l'architecture hybride edge/cloud, de l'optimisation des modèles deep learning pour les GPU embarqués, de la mise en place de pipelines CI/CD, et de la gestion des clusters edge via K3s ou MicroK8s. Vous assurerez la sécurité, la conformité GDPR, et la surveillance continue des performances avec Prometheus et Grafana. Vous collaborerez étroitement avec les équipes de vision par ordinateur, backend et infrastructure, et vous formerez les techniciens locaux. Ce poste requiert 3 à 5 ans d'expérience en MLOps, une expertise en TensorRT, ONNX Runtime, quantification, et une solide connaissance des environnements Linux et Kubernetes. Vous devez également maîtriser Python, Docker, CI/CD, et être à l'aise avec les outils de monitoring. Le poste est basé à Casablanca, en mode hybride, offrant un environnement de travail stimulant au sein d'une équipe passionnée et autonome.

Responsabilités principales :

• Concevoir l'architecture edge/cloud adaptée aux besoins de production.
• Optimiser les modèles YOLOv8, Stable Diffusion et BERT pour les GPU embarqués en utilisant TensorRT, ONNX Runtime, quantification INT8/FP16 et pruning.
• Construire et maintenir des pipelines CI/CD automatisés, incluant la containerisation, le versioning, les OTA updates et la surveillance proactive.
• Déployer et gérer des clusters edge via K3s/MicroK8s, orchestrer les déploiements déclaratifs avec ArgoCD/Flux, et centraliser la gestion via KubeEdge ou AWS IoT Greengrass.
• Assurer la sécurité des données, le chiffrement TLS/mTLS, l'anonymisation et la conformité GDPR.
• Mettre en place des tableaux de bord Prometheus/Grafana/Loki pour suivre l'inférence, l'utilisation GPU et la disponibilité (>99 %).
• Intégrer un serveur LLM centralisé (Claude, GPT‑4 ou open‑source) pour les interfaces RAG et conversationnelles.
• Effectuer des installations sur site, valider les performances, résoudre les incidents et former les techniciens locaux.

Culture d'entreprise :

• Autonomie et prise d'initiative.
• Collaboration interdisciplinaire.
• Orientation résultats et amélioration continue.
• Environnement startup, rapide et innovant.

Avantages :

• Participation à des projets à fort impact.
• Opportunité de travailler avec des technologies de pointe.
• Évolution de carrière rapide.
• Rémunération compétitive et bonus basés sur la performance.