Machine Learning Engineer

Devoteam is a leading provider of Premium Microsoft Cloud Consulting and Managed services in EMEA. Our 1200+ Microsoft Experts cover all Microsoft Solutions Areas with more than 18 Specializations including the unique Azure Expert MSP label. With our unique Cloud Enabler framework, we offer a uniquely structured and agile approach to cloud transformation resulting in a 3x faster delivery.

Devoteam is a tech consulting firm specialised in cloud, cybersecurity, data, and sustainability. Tech Native for over 25 years, Devoteam guides
businesses through sustainable digital transformation to unlock their full potential. With over 10,000 employees in more than 25 countries across Europe, the Middle East, and Africa, Devoteam is committed to putting technology at the service of people.

En tant qu'expert MLOps, vous rejoignez nos projets stratégiques pour industrialiser des solutions d'IA de pointe. Vos missions principales seront :

• Industrialisation GenAI/RAG : Déployer à l'échelle des assistants IA spécialisés, en garantissant un "time-to-market" rapide sur plateforme OpenShift (OCP).

• Conception d'Architecture : Designer et mettre en œuvre la transition des modèles ML du développement vers des services de production scalables et sécurisés.

• Optimisation de Performance : Maximiser l'inférence (latence, débit) et l'utilisation des ressources (GPU, quantification, vLLM) pour assurer l'efficacité des solutions.

• Monitoring & Observabilité : Mettre en place des solutions de surveillance du drift des modèles, de la qualité des données et de la santé du système.

• Gouvernance & Qualité : Garantir l'application des meilleures pratiques de Software Engineering (tests unitaires, architecture modulaire) et définir les standards MLOps.
  

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Qualifications

• Diplôme d'ingénieur ou Master spécialisé avec plus de 5 ans d'expérience en Software/ML Engineering.

• Expertise confirmée sur Python, LangChain/LlamaIndex, FastAPI, et les bases de données vectorielles (ElasticSearch, Neo4j).

• Maîtrise indispensable des environnements de conteneurisation : OpenShift (OCP/OAI), Kubernetes et Docker.

• Expérience solide des outils MLOps : MLflow, GitLab CI, Argo, Elyra ou Kubeflow.

• Autonomie totale dans l'audit de code et la prise de décisions architecturales pour des systèmes complexes.

• Maîtrise de l’anglais