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Vos missions Vous êtes l'interlocuteur unique du client, du cahier des charges à la livraison. Comprendre et analyser son métier et son besoin, vous élaborez le cahier des charges. Participer à la rédaction des spécifications. Assurer le suivi du projet : planning, budget, qualité… Animer des points réguliers avec le client. Superviser les tests et la recette. Encadrer une équipe de Développeurs. Organiser et suivre leur activité tout au long du projet. Aider à monter en compétences ou à partager leurs connaissances avec le reste de l'équipe. Le poste est basé dans notre Centre de services de Strasbourg. Parlons de vous Vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience en chefferie de projet.  Vous avez été développeur et vous aimez toujours la technique. Vous êtes curieux, ouvert et communicatif. Vous souhaitez travailler sur des projets qui ont du sens. On vous attend le plus tôt possible (mais on peut aussi attendre la fin de votre préavis) et pour une durée indéterminée !

Vos missions Implémenter et maintenir des pipelines automatisés pour le déploiement, la supervision et le réentraînement des modèles ML Optimiser la scalabilité, l’efficacité et la fiabilité des workflows de machine learning Automatiser le déploiement et le monitoring des modèles via des outils cloud et MLOps Définir et mettre en œuvre une stratégie de gestion des versions et des tests des modèles Assurer la sécurité, la traçabilité et la conformité dans la manipulation des données et des modèles Créer la documentation technique (code, pipelines, modèles, etc.) Construire des tableaux de bord de suivi des performances et des alertes Être force de proposition sur l’évolution des outils et méthodes d’industrialisation IA Environnement technique Cloud & Infrastructure : AWS, Terraform, Kubernetes Outils MLOps : Sagemaker, Jenkins, Prometheus, CloudWatch, AlertManager, Grafana Frameworks ML : TensorFlow, PyTorch Langages : Python Autres outils IA : Textract, Rekognition Parlons de vous Expérience confirmée en déploiement et monitoring de modèles ML en environnement cloud Bonnes connaissances des outils MLOps et des bonnes pratiques DevSecOps Maîtrise de Python et des frameworks ML Compréhension des enjeux liés à la sécurité, la performance et l’automatisation Capacité à travailler en équipe agile et à faire évoluer les pratiques Certifications souhaitées : AWS Certified AI Practitioner et AWS Machine Learning – Specialty ou niveau Associate