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  "job_description": "Quelles sont les missions ?\nBonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre ?\n\nNous recherchons un.e ML Engineer confirmé.e pour une grande entreprise sur Lille !\n\n? Ce poste est fait pour toi si :\n\ntu as 3 ans à minima en tant ML Engineer.\n\ntu es expert.e en conception et industrialisation de modèles.\n\ntu sais automatiser les entraînements et les déploiements de modèles.\n\ntu as 5 ans d'expérience professionnelle en Python.\n\ntu as des bases solides sur MLflow ou Kubeflow ou Vertex.\n\ntu es familier avec l'environnement GCP et ses services.\n\ntu as des excellentes connaissances DevOps et de bases de données SQL et NoSQL.\n\nIdéalement tu as eu une expérience dans le retail.\n\nLes bénéfices du poste :\n\n? Un terrain de jeu technologique de pointe Le poste offre une exposition complète aux technologies les plus recherchées du marché : LLM, RAG, MLOps, GCP, Kubernetes ? avec une ownership réelle du cycle de vie complet des modèles, du prototype à la production.\n\n? Un environnement d'innovation structuré L'entreprise combine l'agilité (Scrum/SAFe) d'une culture innovation avec la solidité d'un grand groupe, offrant ainsi stabilité et dynamisme pour progresser vite.\n\nTes missions :\n\nConcevoir, développer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA, de la phase de prototypage jusqu'à la mise en production.\n\nConstruire et maintenir les pipelines de données et de MLOps pour automatiser l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles.\n\nParticiper activement à l'architecture et au développement des produits du domaine, notamment la plateforme MLOps et les solutions basées sur les LLM.\n\nAssurer la scalabilité, la robustesse et la performance des solutions IA déployées, en collaboration avec les équipes Ops et Data.\n\nGarantir la qualité du code et des modèles via des revues, des tests automatisés (unitaires, intégration) et des stratégies de monitoring.\n\nParticiper à l'élaboration de la CI/CD selon les pratiques DevOps et MLOps sur la Google Cloud Platform et Github.\n\nAssurer une documentation complète des modèles, des pipelines et des configurations au sein du référentiel documentaire (Github / Gitbook).\n\nÊtre responsable du cycle de vie complet des modèles (build et run), incluant le monitoring et la maintenance en production.\n\nDémarrage : mi-mars, début avril.\n\nTT: 3 jours par semaine.\n\nDurée : 3 ans.\n\n? Tu as envie d?un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ?\n\nPostule et parlons-en. Même si ce n?est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement.\n\nLes étapes à venir après avoir postulé :\n\nnous étudierons ta candidature avec attention.\n\nsi elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t?enverra un mail si on n?arrivera pas à te joindre.\n\nSi elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission ?), on t?enverra un mail.\n\nMerci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside ?\n\nQuel est le profil idéal ?\n? Ce poste est fait pour toi si :\n\ntu as 3 ans à minima en tant ML Engineer.\n\ntu es expert.e en conception et industrialisation de modèles.\n\ntu sais automatiser les entraînements et les déploiements de modèles.\n\ntu as 5 ans d'expérience professionnelle en Python.\n\ntu as des bases solides sur MLflow ou Kubeflow ou Vertex.\n\ntu es familier avec l'environnement GCP et ses services.\n\ntu as des excellentes connaissances DevOps et de bases de données SQL et NoSQL.\n\nIdéalement tu as eu une expérience dans le retail.",
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