Haldorix, acteur innovant dans le domaine de la technologie et du numérique, recherche un MLOps Engineer passionné par l’Edge AI pour renforcer son équipe de pointe. Ce poste clé vous place au cœur de la transformation digitale, où vous serez chargé de concevoir, déployer et maintenir des solutions d’apprentissage automatique directement sur des dispositifs edge, tels que les capteurs IoT, les smartphones, ou les systèmes embarqués. Vous jouerez un rôle stratégique en assurant la continuité et la performance des modèles, tout en garantissant leur conformité aux exigences de sécurité et de conformité réglementaire.
Vos responsabilités principales incluront :
1. Conception et déploiement de pipelines MLOps : Vous développerez des pipelines automatisés pour le training, le testing, le packaging et le déploiement de modèles ML, en utilisant des outils tels que Docker, Kubernetes, MLflow, et Airflow. Vous veillerez à ce que chaque étape soit reproductible, traçable et conforme aux meilleures pratiques DevOps.
2. Optimisation Edge AI : Vous adapterez les modèles pour qu’ils fonctionnent efficacement sur des ressources limitées (CPU, mémoire, bande passante). Cela implique la quantification, la pruning, la conversion de modèles (ONNX, TensorRT) et l’implémentation de techniques de compression pour réduire la latence et l’usage énergétique.
3. Surveillance et maintenance en production : Vous mettrez en place des systèmes de monitoring (Prometheus, Grafana) pour suivre la performance des modèles en temps réel, détecter les dérives de données et déclencher des alertes automatiques. Vous assurerez également la gestion des incidents et la mise à jour continue des modèles.
4. Collaboration interfonctionnelle : Vous travaillerez en étroite collaboration avec les data scientists pour transformer leurs prototypes en solutions robustes, avec les équipes de sécurité pour garantir la conformité aux normes de protection des données, et avec les ingénieurs réseau pour optimiser la transmission des données entre les dispositifs edge et le cloud.
5. Documentation et partage de connaissances : Vous documenterez les processus, les architectures et les meilleures pratiques, et vous partagerez vos connaissances avec l’équipe via des ateliers, des présentations et des revues de code.
Profil recherché :
• Expérience avérée en MLOps, idéalement dans un environnement edge ou IoT.
• Maîtrise des langages Python, ainsi que des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch).
• Connaissance approfondie des outils de conteneurisation (Docker) et d’orchestration (Kubernetes).
• Capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement dans un environnement hybride.
• Excellentes compétences en communication en français, avec une ouverture à l’apprentissage de l’anglais technique.
Ce poste offre une opportunité unique de travailler sur des projets à la pointe de la technologie, d’influencer la stratégie AI de l’entreprise et de contribuer à des solutions qui transformeront la manière dont les données sont exploitées sur le terrain.
