En tant qu’ingénieur MLOps – Edge AI Specialist, vous serez responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions d’intelligence artificielle sur des dispositifs edge, tels que les capteurs IoT, les appareils mobiles et les systèmes embarqués. Vous devrez transformer les modèles de machine learning créés par nos data scientists en pipelines automatisés, les tester, les valider et les mettre en production dans un environnement hybride, combinant cloud et edge.

Vos missions principales incluent :

• Évaluer les exigences métier et les contraintes techniques pour sélectionner les architectures edge appropriées (Edge TPU, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, etc.).
• Construire des pipelines CI/CD robustes avec Git, GitHub Actions, Jenkins ou GitLab CI, intégrant des tests unitaires, des tests d’intégration et des vérifications de conformité.
• Containeriser les modèles ML à l’aide de Docker, créer des images optimisées pour l’exécution sur des ressources limitées, et orchestrer leur déploiement via Kubernetes ou des solutions edge‑native.
• Mettre en place des mécanismes de monitoring, de logging et de gestion des métriques (Prometheus, Grafana, ELK) pour assurer la visibilité et la maintenance des modèles en production.
• Collaborer étroitement avec les équipes Data Science pour optimiser les modèles (pruning, quantification, distillation) afin de réduire la latence et la consommation d’énergie.
• Garantir la sécurité des modèles et des données, en appliquant des pratiques de chiffrement, d’authentification et de gestion des accès.
• Documenter les processus, les architectures et les bonnes pratiques pour faciliter la montée en compétence des équipes internes.

Vous devrez également :

• Participer à la définition de la stratégie MLOps de l’entreprise, en alignement avec les objectifs business et les exigences réglementaires.
• Évaluer et intégrer de nouvelles technologies (Edge AI SDK, ONNX Runtime, TensorRT, etc.) pour rester à la pointe de l’innovation.
• Former les équipes de développement et les utilisateurs finaux sur l’utilisation et la maintenance des solutions edge.

Profil recherché :

• Expérience confirmée (minimum 3 ans) en MLOps, déploiement de modèles ML, et travail avec des plateformes edge.
• Maîtrise des langages Python, Bash, et des outils de versionning (Git).
• Connaissance approfondie des conteneurs Docker, de l’orchestration Kubernetes, et des pipelines CI/CD.
• Expérience avec les frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch, Keras) et la conversion de modèles (ONNX, TensorRT).
• Bonne compréhension des principes de sécurité, de la gestion des données et de la conformité (GDPR, ISO 27001).
• Capacité à travailler de façon autonome, à résoudre des problèmes complexes et à communiquer efficacement.

Dans le contexte actuel, l’Edge AI permet de traiter les données en temps réel directement sur le dispositif, réduisant ainsi la latence, la bande passante et les coûts de transfert. Nos projets couvrent divers domaines, notamment la surveillance intelligente, la maintenance prédictive, la reconnaissance d’images en temps réel et l’analyse de données de capteurs. Vous serez amené à concevoir des solutions adaptées à chaque cas d’usage, en tenant compte des contraintes de puissance, de connectivité et de fiabilité. Vous jouerez un rôle clé dans la mise en place d’une culture MLOps au sein de l’entreprise, en alignant les pratiques techniques avec les objectifs business et les exigences réglementaires. Vous contribuerez à la création d’un pipeline de production fiable, sécurisé et scalable, capable de répondre aux exigences de nos clients et partenaires.