Postée il y a 35 jours
Dans le cadre de l'industrialisation de modèles d'intelligence artificielle basés sur des techniques de computer vision, vous serez intégré(e) au service Data Science pour contribuer à la mise en place et à l?optimisation des pipelines de données et des workflows IA.
Vos responsabilités
Collaborer avec l?équipe Data Science pour déployer et maintenir des modèles d?IA en production.
Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données avec Apache Airflow pour garantir une gestion efficace des workflows.
Mettre en place des infrastructures cloud sur Google Cloud Platform (GCP), en utilisant des outils comme Docker et Kubernetes pour une gestion scalable et robuste des environnements.
Intégrer les meilleures pratiques DevOps/DataOps (CI/CD, monitoring, automatisation) dans les projets IA.
Garantir l?intégration des modèles basés sur des bibliothèques de data science et computer vision dans des systèmes opérationnels.
Participer à l?amélioration continue des process d?industrialisation des modèles IA.
Environnement technique
Outils et technologies : Docker, Kubernetes (expertise requise), Airflow, Git.
Cloud : Google Cloud Platform (GCP).
Domaines d'application : Intelligence artificielle, Computer Vision, Data Science.
Langages et bibliothèques : Python (librairies data science comme TensorFlow, PyTorch, OpenCV, etc.).
Profil candidat:
Expérience confirmée en DevOps/DataOps ou ingénierie logicielle dans des environnements IA.
Maîtrise avancée de Docker et Kubernetes.
Connaissances solides en workflows et orchestration avec Airflow.
Familiarité avec les concepts d?IA, en particulier en computer vision et les bibliothèques associées.
Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (Data Scientists, Ingénieurs).
Esprit d?analyse, autonomie et aptitude à résoudre des problèmes complexes.