Senior Ml Ops H/F

Doctolib

Chez Doctolib, nous avons pour mission de transformer la manière dont les soins de santé sont délivrés, en tirant parti de la puissance de l'intelligence artificielle.
Nous recherchons un(e) Senior MLOps Engineer expérimenté(e), motivé(e) et collaboratif(ve) pour rejoindre notre équipe ML Platform.

La personne retenue jouera un rôle clé dans le développement, le déploiement et la maintenance de modèles et systèmes de machine learning, en veillant à leurs performances et à leur scalabilité.
Vous collaborerez étroitement avec des data scientists, des ingénieurs logiciels, des ingénieurs plateforme et d'autres parties prenantes pour fournir des solutions de haute qualité qui alimentent les produits Doctolib à destination des professionnels de santé et des patients.

Vos responsabilités incluent (sans s'y limiter) :

- Collaborer avec les data scientists et les ingénieurs pour développer et déployer des modèles de machine learning, en garantissant leur performance, leur scalabilité et leur fiabilité.
- Mettre en oeuvre et maintenir la pipeline MLOps, incluant le contrôle de version, l'intégration continue, le déploiement continu, et la supervision des modèles ML.
- Développer des outils, des frameworks et des bonnes pratiques pour fluidifier le processus de développement et de déploiement des modèles.
- Assurer la disponibilité, la fiabilité et les performances des modèles et systèmes de machine learning, en traitant de manière proactive les problèmes éventuels.
- Surveiller la performance des modèles ML en production, identifier les axes d'amélioration, et travailler avec les data scientists à l'optimisation des modèles.
- Se tenir informé(e) des dernières avancées en MLOps et en technologies de machine learning, et les intégrer aux workflows de l'équipe ML Platform lorsque pertinent.
- Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires pour recueillir les besoins, apporter une expertise technique et contribuer au développement de solutions ML.
- Documenter les processus, standards et bonnes pratiques MLOps afin d'assurer le transfert de connaissances et la cohérence au sein de l'équipe.
- Partager et promouvoir votre travail au sein de la communauté tech.

Même si vous ne correspondez pas à tous les critères ci-dessous, mais que vous pensez que cette opportunité est en phase avec vos attentes et votre expérience, n'hésitez pas à postuler !

Vous pourriez être notre prochain(e) collègue si vous :

- Avez un bon esprit d'équipe, aimez apprendre de nouvelles compétences et faites preuve d'un fort sens de l'initiative ;
- Possédez d'excellentes compétences en communication et en collaboration, avec la capacité à travailler efficacement en équipes pluridisciplinaires et à rédiger une documentation claire ;
- Êtes titulaire d'un diplôme en informatique, en ingénierie ou dans un domaine connexe (un diplôme de niveau master ou supérieur est un plus) ;
- Avez idéalement une première expérience en tant qu'ingénieur(e) MLOps, cloud engineer pour des applications de machine learning ou dans un rôle similaire ;
- Maîtrisez nos langages clés : Python, SQL, Shell scripting, Terraform ;
- Disposez d'une bonne compréhension des algorithmes, concepts et tendances en machine learning ;
- Avez une première expérience avec un framework de deep learning, de préférence PyTorch ;
- Avez des connaissances sur les plateformes cloud comme AWS et les services tels que Amazon SageMaker, EC2, ECS, S3, CloudWatch, et/ou leurs équivalents sur Azure et GCP ;
- Êtes intéressé(e) par l'écosystème Hugging Face (Transformers, Diffusers, Accelerate, PEFT...) ;
- Avez une expérience dans la construction de pipelines MLOps, notamment pour la conteneurisation de modèles et de solutions avec Docker.

Nous sommes une entreprise certifiée B Corp, engagée à construire ensemble le système de santé dont nous rêvons tous.
Plus de 2 900 Doctolibers en France, en Allemagne, en Italie et aux Pays-Bas oeuvrent chaque jour pour améliorer le quotidien des professionnels de santé grâce à une nouvelle génération de technologies et de services.
Parallèlement, Doctolib aide plus de 90 millions de patients à gérer leur santé efficacement et à accéder rapidement et facilement à des soins de qualité.