Industrialisation et déploiement: transformer les modèles POC en code production robuste
Développement d'APIs (FastAPI/Flask) pour exposer les modèles
Conteneurisation (Docker) et orchestration sur Kubernetes
CI/CD dédiés ML et automatisation des pipelines
Orchestration de flux (Airflow/Kubeflow/Dagster)
Versioning des données et des modèles (DVC/MLflow)

🎯 Requirements

Bac+5 en informatique ou math appliquées
Maîtrise Python, Git, tests et packaging
Cloud (AWS/Azure/GCP) et IaC (Terraform)
MLOps: MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes
Bibliothèques ML: Scikit-learn, Pandas, TensorFlow/PyTorch
Déploiement ML en production (batch/temps réel)

🎁 Benefits

Missions ambitieuses et variées
Accompagnement d’experts reconnus
Communauté d’ingénieurs avec workshops et échanges
Culture d’exigence technique et développement continu

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