MLOps Engineer

Contexte

L'équipe détecteur travaille sur des algorithmes de détection d'objets sur des images satellites.

Pour produire les détecteurs, l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en :

• Une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering.
• Une stack d'outils spécifiques à la ligne de produit IMINT, développée par l'équipe AI IMINT elle-même.

La personne travaillera en binôme avec un MLEng de l'équipe.

Profil candidat:

Stack technique

• Python (3.10+), PyTorch et TensorFlow pour nos frameworks de deep learning
• PostgreSQL (PostGIS) pour la gestion de nos bases de données, Airflow, des dockers orchestrés par Nomad de Hashicorp
• Environnements DevOps utilisant principalement Ansible, Terraform pour l'automatisation et la suite Prometheus / Grafana pour le monitoring
• Cloud multi-fournisseurs (AWS & OVH) et environnement de développement classifié on-premise

Compétences requises

• Une formation en Software Engineering, en apprentissage automatique, en vision par ordinateur ou dans un domaine similaire
• Au moins 5 ans d'expérience en développement back-end en Python et/ou en ML engineering

Compétences techniques :

• Une très bonne connaissance de Python
• Une expérience en MLOps et une connaissance de TensorFlow, PyTorch, CUDA
• Une connaissance de la manipulation de données géospatiales est un plu