Emploi
De la source partenaire
Ingénieur MLOps
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Non
- Entreprise
- Alta Ares
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
À propos de Alta Ares
Alta Ares est un Neoprime de défense aérienne. Nous construisons des intercepteurs guidés par l'IA pour contrer les drones et les missiles de croisière, ainsi que la plateforme logicielle qui les alimente.
Nos clients sont des militaires et des institutions de défense alignés sur l'OTAN, et nos systèmes sont régulièrement déployés lors d'exercices en direct et de démonstrations opérationnelles en Europe, au Moyen-Orient et en Asie.
Fondée en 2024, nous sommes passés à 90 personnes, avons levé plus de 60 millions de dollars et multiplié par 40 nos revenus cette année. Nous entrons maintenant dans une nouvelle phase d’expansion internationale, de mise à l’échelle industrielle, de collecte de fonds et de développement de produits.
Rôle et mission
En tant qu'ingénieur MLOps, vous serez propriétaire de l'évolution de Gamma Ulixes, la plate-forme de produits d'IA qui alimente à la fois nos flux de travail de développement internes et nos capacités d'IA orientées client.
Vous travaillerez aux côtés d'ingénieurs en apprentissage automatique, d'ingénieurs logiciels et d'ingénieurs DevOps pour transformer des prototypes de recherche en systèmes d'IA prêts pour la production.
Au-delà de l'infrastructure, vous contribuerez à façonner les outils, les services et les flux de travail qui accélèrent l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de l'ingestion des données au déploiement sur les plateformes opérationnelles.
Ce rôle est idéal pour les ingénieurs qui aiment créer des produits, automatiser des flux de travail complexes et permettre aux systèmes d'IA d'évoluer de manière fiable.
Vos responsabilités
Plateforme d'IA Gamma Ulixes
• Développer et améliorer Gamma Ulixes, notre plateforme d'IA pour la formation, l'évaluation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
• Développer des capacités de suivi des expériences, de registre de modèles et de gestion des ensembles de données.
• Concevoir des flux de travail ML reproductibles et des pipelines de formation automatisés.
• Développer des services d'analyse comparative, d'évaluation et de validation de modèles.
Infrastructure de ML
• Concevoir une infrastructure évolutive prenant en charge la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique basé sur la trajectoire.
• Créez des API et des services backend alimentant les workflows d'IA.
• Gérer l'infrastructure GPU, la formation distribuée et l'orchestration des ressources.
• Améliorer la surveillance, l'observabilité et la fiabilité des services d'IA.
• Maintenir des environnements de développement et de déploiement reproductibles.
Déploiement et IA Edge
• Créez des pipelines CI/CD pour les modèles d'apprentissage automatique.
• Déployez des services d'IA dans des environnements cloud, sur site et en périphérie.
• Optimiser les pipelines d'inférence pour Nvidia Jetson et le matériel embarqué.
• Gérer les stratégies de packaging, de versionnage et de déploiement de modèles.
• Améliorer la fiabilité du déploiement dans les environnements opérationnels.
Collaboration
• Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs en apprentissage automatique pour industrialiser les flux de travail de recherche.
• Collaborer avec les ingénieurs logiciels pour intégrer les capacités d'IA dans les produits opérationnels.
• Aider à définir les normes d'ingénierie, les outils et les meilleures pratiques au sein de l'équipe Données et IA.
• Contribuer à l'évolution de la feuille de route de la plateforme d'IA d'Alta Ares.
Exigences
Profil du candidat
• 3 à 5+ années d'expérience en tant qu'ingénieur MLOps, ingénieur de plateforme ML, ingénieur logiciel ou ingénieur de données travaillant sur des systèmes d'apprentissage automatique de production.
• Solides compétences en génie logiciel Python.
• Expérience dans la conception et l'exploitation d'une infrastructure ML de niveau production.
• Solide compréhension de Docker, Linux et des environnements conteneurisés.
• Expérience avec le suivi des expériences ML, les registres de modèles et les flux de travail reproductibles.
• Expérience dans la conception d'API et de services backend prenant en charge les applications d'IA.
• Familiarité avec CI/CD, l'automatisation de l'infrastructure et le développement cloud natif.
• Fort esprit d'appropriation avec la capacité de conduire des projets de la conception à la production.
• À l'aise dans la collaboration entre les équipes d'apprentissage automatique, de logiciels et d'infrastructure.
Compétences et valeurs
Propriété du produit
• Créez des produits, pas seulement des infrastructures.
• Mettre l'accent sur l'expérience des développeurs et l'excellence opérationnelle.
• Proposer des solutions qui s'adaptent à toutes les équipes et à tous les clients.
Ingénierie de plateforme
• Concevoir des systèmes d'IA fiables, maintenables et observables.
• Automatisez les flux de travail répétitifs.
• Améliorer continuellement la productivité de l'ingénierie.
Exécution et autonomie
• À l'aise de s'approprier des projets techniques complexes.
• Pragmatique, axé sur l'impact et pratique.
• Prospérez dans des environnements en évolution rapide avec des normes techniques élevées.
Collaboration
• Travailler efficacement au sein des équipes d'IA, de logiciels et d'infrastructure.
• Communiquer clairement et documenter les décisions d'ingénierie.
• Contribuer à une solide culture d'ingénierie bâtie autour de la qualité et de l'amélioration continue.
Trouvez un emploi en France sur Arbeitnow
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/alta-ares/mlops-engineer-paris-68862)
Alta Ares est un Neoprime de défense aérienne. Nous construisons des intercepteurs guidés par l'IA pour contrer les drones et les missiles de croisière, ainsi que la plateforme logicielle qui les alimente.
Nos clients sont des militaires et des institutions de défense alignés sur l'OTAN, et nos systèmes sont régulièrement déployés lors d'exercices en direct et de démonstrations opérationnelles en Europe, au Moyen-Orient et en Asie.
Fondée en 2024, nous sommes passés à 90 personnes, avons levé plus de 60 millions de dollars et multiplié par 40 nos revenus cette année. Nous entrons maintenant dans une nouvelle phase d’expansion internationale, de mise à l’échelle industrielle, de collecte de fonds et de développement de produits.
Rôle et mission
En tant qu'ingénieur MLOps, vous serez propriétaire de l'évolution de Gamma Ulixes, la plate-forme de produits d'IA qui alimente à la fois nos flux de travail de développement internes et nos capacités d'IA orientées client.
Vous travaillerez aux côtés d'ingénieurs en apprentissage automatique, d'ingénieurs logiciels et d'ingénieurs DevOps pour transformer des prototypes de recherche en systèmes d'IA prêts pour la production.
Au-delà de l'infrastructure, vous contribuerez à façonner les outils, les services et les flux de travail qui accélèrent l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de l'ingestion des données au déploiement sur les plateformes opérationnelles.
Ce rôle est idéal pour les ingénieurs qui aiment créer des produits, automatiser des flux de travail complexes et permettre aux systèmes d'IA d'évoluer de manière fiable.
Vos responsabilités
Plateforme d'IA Gamma Ulixes
• Développer et améliorer Gamma Ulixes, notre plateforme d'IA pour la formation, l'évaluation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
• Développer des capacités de suivi des expériences, de registre de modèles et de gestion des ensembles de données.
• Concevoir des flux de travail ML reproductibles et des pipelines de formation automatisés.
• Développer des services d'analyse comparative, d'évaluation et de validation de modèles.
Infrastructure de ML
• Concevoir une infrastructure évolutive prenant en charge la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique basé sur la trajectoire.
• Créez des API et des services backend alimentant les workflows d'IA.
• Gérer l'infrastructure GPU, la formation distribuée et l'orchestration des ressources.
• Améliorer la surveillance, l'observabilité et la fiabilité des services d'IA.
• Maintenir des environnements de développement et de déploiement reproductibles.
Déploiement et IA Edge
• Créez des pipelines CI/CD pour les modèles d'apprentissage automatique.
• Déployez des services d'IA dans des environnements cloud, sur site et en périphérie.
• Optimiser les pipelines d'inférence pour Nvidia Jetson et le matériel embarqué.
• Gérer les stratégies de packaging, de versionnage et de déploiement de modèles.
• Améliorer la fiabilité du déploiement dans les environnements opérationnels.
Collaboration
• Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs en apprentissage automatique pour industrialiser les flux de travail de recherche.
• Collaborer avec les ingénieurs logiciels pour intégrer les capacités d'IA dans les produits opérationnels.
• Aider à définir les normes d'ingénierie, les outils et les meilleures pratiques au sein de l'équipe Données et IA.
• Contribuer à l'évolution de la feuille de route de la plateforme d'IA d'Alta Ares.
Exigences
Profil du candidat
• 3 à 5+ années d'expérience en tant qu'ingénieur MLOps, ingénieur de plateforme ML, ingénieur logiciel ou ingénieur de données travaillant sur des systèmes d'apprentissage automatique de production.
• Solides compétences en génie logiciel Python.
• Expérience dans la conception et l'exploitation d'une infrastructure ML de niveau production.
• Solide compréhension de Docker, Linux et des environnements conteneurisés.
• Expérience avec le suivi des expériences ML, les registres de modèles et les flux de travail reproductibles.
• Expérience dans la conception d'API et de services backend prenant en charge les applications d'IA.
• Familiarité avec CI/CD, l'automatisation de l'infrastructure et le développement cloud natif.
• Fort esprit d'appropriation avec la capacité de conduire des projets de la conception à la production.
• À l'aise dans la collaboration entre les équipes d'apprentissage automatique, de logiciels et d'infrastructure.
Compétences et valeurs
Propriété du produit
• Créez des produits, pas seulement des infrastructures.
• Mettre l'accent sur l'expérience des développeurs et l'excellence opérationnelle.
• Proposer des solutions qui s'adaptent à toutes les équipes et à tous les clients.
Ingénierie de plateforme
• Concevoir des systèmes d'IA fiables, maintenables et observables.
• Automatisez les flux de travail répétitifs.
• Améliorer continuellement la productivité de l'ingénierie.
Exécution et autonomie
• À l'aise de s'approprier des projets techniques complexes.
• Pragmatique, axé sur l'impact et pratique.
• Prospérez dans des environnements en évolution rapide avec des normes techniques élevées.
Collaboration
• Travailler efficacement au sein des équipes d'IA, de logiciels et d'infrastructure.
• Communiquer clairement et documenter les décisions d'ingénierie.
• Contribuer à une solide culture d'ingénierie bâtie autour de la qualité et de l'amélioration continue.
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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/alta-ares/mlops-engineer-paris-68862)
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Source: Alta Ares
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