MLOps Engineer (H/F)

Safran.AI - De l'IA qui opère dans le réel  

Filiale de Safran Electronics & Defense, Safran.AI conçoit des solutions d'IA appliquées à des données complexes telles que les images satellite haute résolution, les flux vidéo FMV et les signaux acoustiques. Ces solutions s'appuient sur des algorithmes capables de détecter et d'identifier automatiquement des objets d'intérêt dans les secteurs du renseignement, de la défense et de l'aéronautique.  

Depuis son intégration à Safran en septembre 2024, Safran.AI contribue également à la transformation du groupe, en appliquant les solutions d’IA aux domaines de l’industrie 4.0. À titre d’exemple, l’analyse d’images automatisée par l’IA peut assister les contrôleurs en charge de l’inspection de pièces critiques en les aidant à détecter les anomalies éventuelles à partir de clichés numériques.  

Fort de nos 250 collaborateurs, vous évoluerez au sein d’équipes passionnées et pluridisciplinaires, réunissant des talents parmi les plus reconnus du secteur, tous animés par une même exigence d’excellence et d’innovation technologique.  

 

Votre équipe

Vous rejoindrez l’équipe AI Platform, qui développe une plateforme data (datalake, datawarehouse, orchestrateur de transformation de données, BI) et un ensemble d’outils internes de MLOps à destination des data scientists visant à accélérer le développement et la mise en production de modèles de machine/deep learning : l’AI Factory.

Toutes les étapes de développement sont couvertes, de l'ingestion des données au déploiement final : construction et stockage des jeux de données, entraînement de modèles, évaluation et packaging de modèles, le tout en garantissant la traçabilité.

Nous sommes une quinzaine de collaborateurs au sein de l’équipe, avec des profils mixtes AI / Data Engineering / Software.

 

Les enjeux du poste 

Notre plateforme IA, historiquement centrée sur le traitement d’images satellites pour des équipes internes, évolue vers un usage plus large : davantage de modèles déployés, des types de données plus variés, et des utilisateurs plus nombreux, y compris hors de Safran.AI.

En tant que MLOps Engineer, vous contribuerez à faire évoluer notre plateforme MLOps et à renforcer sa robustesse, sa maintenabilité et sa capacité à passer à l’échelle. Vous serez également impliqué dans certains projets de déploiement de notre AI Factory chez les clients. Des déplacements ponctuels en France et à l’étranger sont ainsi à prévoir.

Vous travaillerez notamment à :
→ Faire évoluer les composants de la plateforme, aussi bien dans des environnements cloud que dans des contextes on-premise liés à nos activités Défense ;
→ Améliorer les outils mis à disposition des data scientists (interne Safran.AI ou externe chez nos clients) pour accélérer le développement, le ré-entraînement, le packaging et la mise en production des modèles ;
→ Renforcer l’exploitabilité des modèles en production : serving, monitoring, gestion multi-GPU, profiling et benchmarking ;
→ Accompagner le déploiement de nos solutions chez les clients, y compris dans des environnements contraints ;
→ Assurer une veille technologique et proposer des évolutions pragmatiques de notre stack, de nos pratiques de développement et de notre culture technique ;
→ Partager les bonnes pratiques avec l’équipe à travers du pair programming, du mentorat et des retours d’expérience.

Vous aurez également un rôle actif dans les choix techniques de l’équipe et dans l’évolution de nos méthodes de travail. 

 

A propos de vous 

Vous souhaitez contribuer à la construction d’une plateforme MLOps robuste et centrée utilisateurs. Vous appréciez piloter des sujets de bout en bout et êtes sensible aux enjeux d’industrialisation des solutions d’IA et attachez une importance particulière à la valeur apportée aux clients (internes ou externes) par les solutions mises en place.

Compétences techniques attendues :
→ Au moins 4 ans d’expérience sur un poste similaire, ou équivalent type Machine Learning Engineer, dont au moins 2 ans sur des problématiques d’IA en production. Une expérience en conseil serait appréciée.
→ Très bonne maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel
→ Bonne compréhension des bases de données, de la conteneurisation et des environnements de déploiement
→ Expérience sur des sujets de déploiement, monitoring, observabilité ou exploitation de modèles en production
→ Compétence appréciée en gestion de projet: Capacité cadrer un besoin, prioriser des sujets techniques et piloter leur réalisation jusqu’à la mise en production

Qualités humaines recherchées :
→ Capacité à porter et partager une vision technique avec pédagogie
→ Sensibilité forte aux besoins utilisateurs
→ Capacité à vulgariser et présenter ses travaux à des publics variés, y compris des clients
→ Esprit d’équipe, autonomie et proactivité