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AI-Powered Job Summary
Get a concise overview of key job requirements, responsibilities, and qualifications in seconds.
Pro Tip: Use this feature to quickly decide if a job matches your skills before reading the full description.
- Industrialisation des modèles ML (MLOps).
- Développement et optimisation des pipelines de données et d’entraînement.
- Déploiement de modèles en production (API, microservices, cloud).
- Mise en place de CI/CD pour les workflows ML.
- Conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes, Airflow, Kubeflow…).
- Versioning, monitoring et supervision des modèles.
- Collaboration avec Data Scientists, Data Engineers et équipes IT.
- Maîtrise des environnements cloud et data platforms.
- Capacité à transformer des POC en solutions robustes et scalables.
- Rigueur, autonomie, sens du produit.
- Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
- MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Airflow/Kubeflow.
- Architectures de déploiement ML.
- DevOps / DataOps.
- Atout : connaissance Snowflake (Snowpark, Snowflake ML).
- 1er entretien : Présentation de vos expériences et projets + présentation globale MP DATA (45min/1h)
- Test technique adapté à votre métier et sur un cas d’usage concret
- 2ème entretien : Entretien Technique (1h)
- 3ème entretien : Visite de nos locaux à Boulogne-Billancourt (92100) et échange avec notre Directeur d’Agence
Key Skills
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