Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD pour le ML
Implémenter le versioning des données et des modèles
Mettre en place le monitoring et l'alerting des modèles
Optimiser les coûts d'infrastructure cloud
Automatiser les processus de retraining
3+ ans d'expérience en DevOps/MLOps
Maîtrise de Kubernetes et Docker
Expérience avec MLflow, Kubeflow ou Vertex AI
Compétences en Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi)
Connaissance des bonnes pratiques ML (feature stores, model registry)
Stack technique moderne et évolutive
Autonomie dans les choix technologiques
Certifications cloud financées
Télétravail 3j/semaine
Prime sur objectifs techniques