ML Engineer / MLOps (F/H/NB)
SFEIR est un cabinet d'expertise technologique spécialisé dans la conception, l'architecture et l'industrialisation de solutions numériques sur\-mesure. Nous accompagnons les organisations dans leurs transformations les plus complexes en combinant la rigueur du Software Craftsmanship avec la maîtrise des technologies d'avenir. Convaincus que la souveraineté numérique est un enjeu stratégique majeur, nous concevons des architectures sécurisées, performantes et indépendantes, portées par des partenariats solides avec des acteurs clés comme SENS et Scaleway. Acteur de référence sur l'intelligence artificielle, nous faisons évoluer les standards d'ingénierie modernes. À travers notre plateforme GenAI RAISE et notre statut de partenaire Anthropic Select (au sein du *Claude Partner Network*), nous plaçons le *Context Engineering* et l'IA générative au cœur de nos pratiques.
Nos chiffres clés :
- 950 consultants passionnés par la tech et augmentés par l’IA
- 8 agences en France, au Luxembourg et en Belgique
- Partenaire Anthropic Select au sein du Claude Partner Network
- 15 ans de partenariat avec Google Cloud, AWS, Microsoft, Databricks, Confluent...
- \+5000 personnes formées par an via le SFEIR Institute
- ️ À propos de la mission
L’enjeu de la mission : faire passer les modèles IA de l’expérimentation à la production, en construisant les infrastructures et les pipelines nécessaires pour les entraîner, les déployer, les faire évoluer et les monitorer dans la durée.
Tu interviendras sur l’ensemble du cycle de vie des modèles, dans des environnements cloud et à forts enjeux de performance, de fiabilité et de sécurité.
Au quotidien, tu pourras notamment :
- Concevoir et industrialiser des pipelines MLOps couvrant l’entraînement, l’évaluation et le déploiement des modèles
- Containeriser et déployer les modèles avec Docker, Kubernetes, KServe ou BentoML
- Exposer les modèles via des APIs REST/gRPC, notamment avec FastAPI ou TorchServe
- Mettre en place le versioning, les model registries et le suivi du cycle de vie des modèles
- Orchestrer les workflows ML avec Kubeflow, MLflow ou Airflow
- Optimiser les performances d’inférence : quantization, distillation, batching, etc.
- Intégrer les workflows ML dans les chaînes CI/CD et automatiser les mises en production
- Exploiter les ressources GPU/TPU dans le cloud pour des entraînements à grande échelle
- Mettre en place le monitoring en production : data drift, model drift, performances et alerting
- Sécuriser les modèles et leurs APIs : authentification, contrôle des accès et bonnes pratiques de sécurité
- ️ Le profil idéal
- Formation \& Parcours : Titulaire d'un Bac\+5 en informatique (Master, école d'ingénieur) ou un parcours équivalent avec une solide expérience acquise sur le terrain.
- Expérience : Tu justifies de 4 à 5 ans d'expérience réussie (hors stage et alternance) sur un rôle similaire idéalement dans des environnements exigeants.
- ️ L'ancrage Bordelais
- ️ Tes conditions de travail
- Organisation : 2 à 3 jours de télétravail par semaine.
- Équipement : Laptop haut de gamme au choix (MacBook Pro ou Dell Precision dernière génération).
- Package : Rémunération fixe attractive, prime de vacances, accord d'intéressement, forfait mobilités durables, mutuelle et titres\-restaurant.
- ️ Le processus de recrutement
- Échange RH : Alignement sur ton parcours, tes attentes et les opportunités SFEIR.
- Session Technique ("PlayOffs") : Évaluation pratique en *pair\-programming* (Algo, Python, SQL) avec trois Sfeirians.
- Échange Métier \& Projection : Discussion approfondie sur les cas d'usage, les missions cibles et le contexte client à Bordeaux.
- Entretien Final : Échange stratégique avec le Directeur d'Agence.
*SFEIR collecte vos données à caractère personnel afin de traiter votre candidature. Pour en savoir plus sur la gestion de vos données personnelles et pour exercer vos droits, nous vous invitons à consulter notre* *Politique de confidentialité**.*
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