Senior Machine Learning Operations Developer: AI/ML Platform

Minimum Qualifications

• BS or MS in Computer Science, or related field
• 5+ years of hands-on experience in DevOps and MLOps, with a focus on deploying and managing machine learning models in production environments
• Proficiency in implementing Infrastructure as Code practices using tools such as Terraform or Ansible
• Strong expertise in containerization technologies (Docker, Kubernetes) for orchestrating and scaling machine learning workloads
• Demonstrated experience in setting up and managing Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) pipelines for machine learning projects
• Strong scripting skills in Python, Bash, or similar languages for automating operational process
• Familiarity with monitoring and logging tools (e.g., Prometheus, Grafana, ELK Stack) for tracking system and model performance
• Understanding of security best practices in MLOps, including data encryption, access controls, and compliance standards
• Excellent collaboration and communication skills, working effectively with cross-functional teams including data developers, software developers, and researchers
• Proven ability to troubleshoot and resolve complex operational issues in a timely manner

Preferred Qualifications

• Experience with cloud platforms, especially AWS or Azure, for deploying and managing machine learning infrastructure
• Familiarity with databases and data storage solutions commonly used in MLOps, such as SQL, NoSQL, or data lakes
• Exposure to popular machine learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) and their integration into MLOps processes
• Previous experience with collaboration tools like Git for version control and Jira for project management
• Familiarity with Agile development methodologies and working in an iterative, collaborative environment
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Aperçu du Poste

Responsabilités

Qualifications Minimales

• Licence ou master en informatique ou dans un domaine connexe
• Au moins 5 ans d’expérience pratique en DevOps et MLOps, avec une spécialisation dans le déploiement et la gestion de modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production
• Maîtrise de la mise en œuvre des pratiques « Infrastructure as Code » à l’aide d’outils tels que Terraform ou Ansible
• Solide expertise en technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour l’orchestration et la mise à l’échelle des charges de travail d’apprentissage automatique
• Expérience avérée dans la mise en place et la gestion de pipelines d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour des projets d’apprentissage automatique
• Solides compétences en script en Python, Bash ou dans des langages similaires pour l’automatisation des processus opérationnels
• Maîtrise des outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour le suivi des performances des systèmes et des modèles
• Maîtrise des bonnes pratiques de sécurité en MLOps, notamment le chiffrement des données, les contrôles d’accès et les normes de conformité
• Excellentes compétences en matière de collaboration et de communication, capacité à travailler efficacement au sein d’équipes pluridisciplinaires comprenant des développeurs de données, des développeurs logiciels et des chercheurs
• Capacité avérée à diagnostiquer et résoudre rapidement des problèmes opérationnels complexes

Qualifications Souhaitées

• Expérience avec les plateformes cloud, en particulier AWS ou Azure, pour le déploiement et la gestion d’infrastructures d’apprentissage automatique
• Connaissance des bases de données et des solutions de stockage de données couramment utilisées dans le MLOps, telles que SQL, NoSQL ou les lacs de données
• Connaissance des frameworks d’apprentissage automatique courants (TensorFlow, PyTorch) et de leur intégration dans les processus MLOps
• Expérience préalable avec des outils de collaboration tels que Git pour le contrôle de version et Jira pour la gestion de projet
• Connaissance des méthodologies de développement Agile et capacité à travailler dans un environnement itératif et collaboratif
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