

AI/ML Engineer
L’AI/ML Engineer transforme les modèles expérimentaux en services IA robustes, scalables et maintenables. Ce rôle couvre la conception des pipelines de données et d’entraînement, le déploiement des APIs d’inférence ainsi que la mise en place du monitoring. L’environnement technique repose principalement sur des infrastructures de type VMs (cloud souverain) et Azure, avec Docker, GitLab CI/CD, FastAPI et vLLM comme briques centrales.
– Conception et maintenance des pipelines CI/CD ML (entraînement, évaluation, déploiement)
– Déploiement des modèles en production via FastAPI, conteneurisés sous Docker
– Déploiement et exploitation de LLMs open-source via vLLM sur des infrastructures dédiées
– Mise en place du monitoring des modèles (drift des données et des performances, alerting)
– Optimisation des modèles afin de réduire la latence et les coûts (ONNX, quantisation, batching)
– Gestion des environnements cloud : VMs souveraines et Azure ML selon les projets
– Maintien des dépôts GitLab : respect des standards de code, revues et documentation technique
Outils & technologies :
– Python
– Docker
– GitLab CI/CD
– FastAPI
– vLLM
– MLflow
– Azure ML
– VMs cloud souverain
– ONNX
– Prometheus/Grafana
Kubernetes (cibl