TEHORA est presentement a la recherche d'un(e) expert developpeur DevOps/MLOps d’excellentes aptitudes techniques, d’excellentes connaissances et qui souhaite mettre a profit ses competences au sein d’une equipe polyvalente.

Sans etre exhaustifs, voici les services et livrables que devra fournir la personne retenue.

Description des Travaux ou des Biens Livrables

• Concevoir les pipelines de donnees et l’infrastructure d’ingenierie pour prendre en charge les systemes de deploiement d’apprentissages automatiques de nos solutions d’intelligence artificielle;
• Automatiser et creer des outils pour toutes les etapes du pipeline d’intelligence artificielle / ML dans un environnement cloud (pipeline de donnees, formation et diffusion de modeles);
• Identifier et evaluer de nouvelles technologies pour ameliorer les performances, la maintenabilite et la fiabilite des systemes d’apprentissage automatique de nos solutions d’intelligence artificielle;
• Appliquer la rigueur de l’ingenierie logicielle et les meilleures pratiques a l’apprentissage automatique, y compris CI/CD, automatisation, etc.;
• Soutenir le developpement de modeles, en mettant l’accent sur l’auditabilite, la gestion des versions et la securite des donnees;
• Rechercher et mettre en œuvre les meilleures pratiques pour ameliorer l’infrastructure d’apprentissage automatique existante;
• Gerer l’infrastructure et les pipelines de donnees necessaires pour mettre le code en production;
• Demontrer une comprehension de bout en bout des applications (y compris, mais sans s’y limiter, les algorithmes d’apprentissage automatique) en cours de creation;
• Fournir des documentations techniques et operationnelles de la plateforme MLOps (Wiki,
  
  
  
  specifications de conception et de cartographie);
• Participer a l’examen du code par les pairs, aux tests et a la mise en œuvre des meilleures pratiques de developpement logiciel;
• Participer aux projets de developpement en assurant un suivi rigoureux des taches et le respect des echeances, tout en collaborant avec de multiples parties prenantes dans un environnement iteratif, rapide et en constante evolution;
• Participer a l’evolution de l’architecture des solutions d’intelligence artificielle d’Espace Donnees ou de toute autre solution ayant recours a l’intelligence artificielle;
• Conseiller sur les bonnes pratiques en developpement et en assurance qualite en participant a l’amelioration continue des standards de developpement et en s’assurant de leur respect lors des revues de code.

Profil

• Maitrise des outils et langages suivants : Python, R, Spark ML, TSQL, Azure Data Factory, Azure ML, Auto-ML, Azure ML SDK, courants dans le cloud Azure et les solutions MLOps.
• Detenir un diplome universitaire dans un domaine pertinent et un minimum de cinq (5) ans d’experience en intelligence d’affaires ou intelligence artificielle (ou equivalent : un diplome collegial et un minimum de huit (8) ans d’experience).
• Detenir une experience d’au moins trois (3) ans en methodologie agile.
  
  
  
  
• Avoir d’excellentes habiletes de communication orale et ecrite en français.
• Posseder au moins cinq (5) annees actives d’experience a titre d’expert DevOps/MLOps en deploiement de solutions d’intelligence artificielle appliquee.
• Avoir realise au cours des cinq (5) dernieres annees, au moins deux (2) mandats de developpement de « pipeline de production » d’apprentissage machine (MLOps) pour des solutions d’intelligence artificielle appliquee.
• Solide experience de developpement de pipelines de produit et de deploiement de solutions logicielles (DevOps) et solutions d’intelligence artificielle (MLOps).
• Solide experience dans la mise en production de modeles d’apprentissage machine supervises, non supervises et apprentissage profond (deep learning).
• Solide connaissance des frameworks d’orchestration de flux de travail orientes donnees et des normes de l’industrie telles que Azure MLOps, MLFlow, Kubeflow, Airflow, Argo, etc.
• Solide experience avec les environnements et technologies de conteneurisation/virtualisation et de developpement avec des conteneurs tels que Docker et Kubernetes dans des environnements de cloud computing Azure.
• Maitrise du developpement Python et experience des tests unitaires, d'integration, d'acceptation.
• Exposition aux approches d’apprentissage en profondeur et aux cadres de modelisation (PyTorch, Tensorflow, Keras, etc.).
• Experience dans la creation d’integrations personnalisees entre des systemes bases sur le cloud a l’aide d’API.
• Experience dans le developpement et la maintenance de systemes ML construits avec des outils open source.