Responsabilités

Conception, déploiement et maintenance d’architectures MLOps pour des modèles d’IA en production. Gestion du pipeline CI/CD, automatisation des tests et monitoring continu. Collaboration étroite avec les équipes data science, DevOps et infrastructure pour assurer la scalabilité et la performance des solutions.

Compétences requises

• MLOps, Edge computing, Embedded GPU environments
• TensorRT, ONNX Runtime, Quantization (INT8/FP16)
• Python (PyTorch, TensorFlow, FastAPI), DevOps tools (Docker, CI/CD, Ansible)
• Kubernetes/K3s, Networking, Linux administration
• Prometheus, Grafana, GPU performance profiling
• NVIDIA Jetson, Fleet Management Systems (AWS IoT Greengrass, KubeEdge, Balena)
• Stable Diffusion, LLM pipelines (RAG, Pinecone, Weaviate, ChromaDB)
• Industrial computer vision, IoT, Real-time systems, GDPR compliance, Data anonymization

Environnement technique

Plateforme cloud hybride, conteneurisation Docker, orchestrateur Kubernetes, pipelines CI/CD GitLab, monitoring Prometheus/Grafana, stockage S3 compatible, bases de données PostgreSQL et MongoDB.

Processus de recrutement

Entretien technique approfondi, étude de cas pratique, évaluation de la capacité à résoudre des problèmes complexes liés à l’IA et à l’infrastructure. Sélection finale basée sur l’expérience, la créativité et la capacité à travailler en équipe.

Avantages

Contrat CDI, salaire compétitif, environnement de travail stimulant à Casablanca, opportunités de formation continue, participation aux projets d’innovation de l’entreprise.