Leaders en matière de marketing web, de marketing de performance, de développement web et de monétisation de trafic, nous sommes une société internationale basée à Québec, au Canada. Les publicités numériques et placements médias de Crakmedia Network sont vues jusqu’à 1,5 milliard de fois par jour dans plus de 150 pays et territoires.

Chez Crakmedia, nous souhaitons devenir le partenaire de choix en marketing de performance à l'échelle mondiale. Comment on fait ça? En utilisant notre créativité et notre expertise en marketing numérique pour aider nos partenaires d’affaires à promouvoir leurs produits et services. Les publicités numériques et placements médias de Crakmedia Network sont vues jusqu’à 1,5 milliard de fois par jour dans plus de 150 pays et territoires.

Votre quotidien de MLOps chez Crakmedia impliquera ceci :

- Concevoir, développer et maintenir des pipelines CI/CD et d'intégration de modèles ML, en assurant reproductibilité et traçabilité (MLFlow).
- Orchestrer des pipelines ML complexes dans des environnements conteneurisés (Docker/Kubernetes) et déployer les architectures sur AWS en optimisant disponibilité et coûts.
- Automatiser le cycle de vie des modèles et configurer des systèmes de surveillance pour le suivi des performances et la détection d'anomalies en production.
- Gérer l'architecture MonoRepo et assurer la résolution rapide des incidents.
- Collaborer avec les équipes D&A;, Data Science,



CloudOps et R&D; pour traduire les besoins de recherche en solutions de production robustes et bâtir les infrastructures Cloud ML.
- Piloter l'implémentation d'architectures multi-agents et promouvoir les meilleures pratiques MLOps au sein de l'équipe.

Pour avoir du succès dans ce rôle, vous aurez besoin de ceci:

- Détenir un minimum de 5 ans d'expérience dans un rôle similaire d’ingénieur MLOps
- Posséder un diplôme universitaire en informatique, génie logiciel ou domaine connexe (maîtrise fortement valorisée)
- Maîtriser les technologies conteneurisées, tel Docker et Kubernetes
- Démontrer une connaissance approfondie des environnements Cloud (AWS) et des bases de données analytiques (tel que Snowflake)
- Maîtriser les outils de versioning et de déploiement continu pour le ML (tel que MLflow)
- Maîtriser l’écriture Python & la conception de solutions API robustes
- Automatiser l’orchestration des workflows via des outils de type Cron, Airflow ou services Cloud équivalents
- Collaborer avec enthousiasme au sein d'une équipe multidisciplinaire et faire preuve d'ouverture d'esprit
- S'investir avec passion dans le succès et la pérennité des solutions déployées
- Vulgariser des concepts techniques complexes de façon accessible pour des interlocuteurs variés
- Faire preuve de curiosité et d'autocritique pour apprendre de ses erreurs et optimiser ses pratiques en continu

📌 MLOps (Quebec City)
🏢 Crakmedia
📍 Quebec City