Rôle et Responsabilités

• Automatiser les pipelines ML : développer et maintenir des pipelines automatisés pour le déploiement, la surveillance et la mise à jour des modèles ML.

• Optimiser les flux de travail ML : améliorer l’efficacité et la scalabilité des workflows pour garantir des opérations fluides et performantes.

• Configurer et déployer des modèles ML : assurer la mise en place, l’automatisation et l’industrialisation des modèles pour une utilisation fiable en production.

• Garantir les meilleures pratiques : implémenter des standards de sécurité et de confidentialité des données.

• Intégrer de nouveaux outils : choisir, configurer et déployer des outils d’intelligence artificielle pour répondre aux besoins émergents.

• Résoudre des problèmes complexes : proposer des solutions techniques adaptées aux problématiques liées aux déploiements ML.

Profil Type

• Technologies MLOps : Maîtrise des outils comme Kubernetes, TensorFlow, Jenkins, Terraform, Sagemaker, Cloudwatch, Prometheus, Alertmanager, Grafana, etc.

• Programmation : Compétences solides en Python et compréhension approfondie du Machine Learning.

• Certifications : AWS Machine Learning Specialty ou équivalent.

Pré-sélection des Candidatures

Objectif : Identifier les candidats qui correspondent le mieux aux critères du poste.

• Réception des candidatures : Les CV et lettres de motivation sont collectés via l’outil de gestion des candidatures ou par email.

• Tri des CV : Analyse des CV et lettres de motivation pour vérifier l’adéquation avec le profil recherché (compétences, expérience, formation, etc.).

Premier Entretien

• Présentation de l’entreprise : Introduction à l’entreprise, ses valeurs, sa culture, et le poste à pourvoir.

• Discussion du parcours du candidat : Questions sur l’expérience, les compétences techniques, et les réalisations du candidat.

• Évaluation de la motivation : Pourquoi le candidat est intéressé par le poste et l’entreprise, ses objectifs de carrière.

• Questions du candidat : Réponses aux questions que le candidat pourrait avoir sur le poste ou l’entreprise.