MLOps Engineer

Ecorobotix France SAS propose des solutions robotiques innovantes visant à réduire l'impact environnemental des activités agricoles. Nous développons des technologies de pulvérisation ultraprécises basées sur l'intelligence artificielle, qui permettent aux agriculteurs de réduire considérablement l'utilisation de produits chimiques dans leurs champs. Prêt à contribuer à un avenir plus durable ? 

Rejoignez notre équipe dynamique et internationale et contribuez à faire avancer l'innovation dans le secteur agricole, en France et au-delà.  

Objectif général du poste

L’ingénieur MLOps est chargé de garantir l’industrialisation, le déploiement et l’exploitation fiables des solutions d’apprentissage automatique en combinant les meilleures pratiques en ingénierie logicielle avec son expertise en MLOps et DevOps. Ce poste consiste principalement à transformer le code de recherche en applications prêtes pour la production, à développer et maintenir des pipelines d’apprentissage automatique automatisés, à soutenir la gestion du cycle de vie des modèles, et à garantir la stabilité, l’évolutivité et l’efficacité de l’infrastructure d’apprentissage automatique et des environnements de déploiement.

Hiérarchie

• Relève directement du responsable des solutions d’IA
• Travaille au sein du département d’agronomie numérique

Nous recherchons un développeur doté d’une solide expertise en MLOps pour rejoindre notre équipe de production de modèles. À ce poste, vous conciliez l’excellence en ingénierie logicielle et la gestion opérationnelle des systèmes d’apprentissage automatique, en veillant à ce que les pipelines ML restent fiables, évolutifs et efficaces. Vous serez chargé(e) de :

• Transformer le code de recherche expérimental en architectures logicielles robustes et prêtes pour la production.
• Construire, maintenir et optimiser les pipelines d’apprentissage automatique à l’aide d’Airflow.
• Automatiser les processus d’entraînement, de validation, de déploiement et de surveillance des modèles.
• Gérer les activités quotidiennes MLOps et DevOps sur l’ensemble de la pile d’infrastructure d’apprentissage automatique.
• Participer aux revues de code et promouvoir les meilleures pratiques en matière d’ingénierie logicielle et de MLOps au sein de l’équipe.

Compétences techniques requises

• Linux, Git, Docker : indispensables
• Python : maîtrise
• Orchestration : Airflow (conception de DAG, maintenance et responsabilité opérationnelle)
• CI/CD : GitLab CI, Jenkins ou équivalent
• Frameworks d’apprentissage automatique : PyTorch (compréhension permettant de faciliter l’intégration des modèles)
• Ingénierie logicielle : connaissance du « clean code » et des bonnes pratiques
• Atouts :
• Outils de suivi des expériences (MLflow, ClearML, etc.)
• Expérience avec Kubernetes ou l’orchestration de conteneurs

Profil recherché

• Expérience : au moins 3 ans dans le développement logiciel, avec une expérience pratique en MLOps ou DevOps.
• État d’esprit :
• Opérationnel : vous automatisez tout et rendez les workflows fiables.
• Pragmatique : vous savez que le « clean code » est important, mais que la mise en production de pipelines fonctionnels l’est tout autant.
• Esprit de collaboration : vous savez travailler avec les équipes de recherche et d’exploitation pour faire le lien entre ces deux mondes, sur des sites dispersés.
• Communication : vous exprimez clairement vos idées, collaborez efficacement par écrit et de manière asynchrone, et appréciez le travail en équipe.
• Leadership : vous menez à bien les initiatives de bout en bout.
• Langues : maîtrise parfaite du français et de l’anglais.