Role overview
À la Matmut, nous n'exerçons pas juste un métier. Pour nous, sens et ambition sont indissociables. Nous rendons l'assurance accessible et équitable grâce à notre modèle mutualiste. Responsabilité, proximité, efficacité nous guident pour satisfaire chaque jour nos clients sociétaires. C'est aussi ce qui vous anime ?
PAS JUSTE UN QUOTIDIEN !
Afin de renforcer sa performance opérationnelle, d'améliorer l'expérience de ses sociétaires et d'optimiser l'efficacité de ses métiers, le Groupe Matmut accélère sa transformation autour de l'Intelligence Artificielle.
Dans ce contexte, le poste d'Ingénieur Machine Learning - Confirmé F/H occupe un rôle clé : vous êtes au cœur de l'industrialisation des modèles d'apprentissage automatique, assurant leur passage de la phase de R&D à la production opérationnelle.
Vos missions principales :
- Vous concevez, développez & maintenez des pipelines MLOps complets et automatisés pour l'entraînement, la validation, le déploiement et le monitoring des modèles ML en production
- Vous collaborez avec les Data Scientists pour optimiser les modèles et les jeux de données en utilisant les services GCP (ex: Jupyter, Cloud Composer, GCS, Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage) et DataRobot pour l'entraînement à grande échelle
- Vous produisez un cadrage technique structuré, avec un dossier de conception complet et exploitable par l'ensemble des acteurs et collaborer avec les architectes d'entreprise et architectes data pour concevoir des architectures innovantes, respectant le cadre d'entreprise
- Vous packagez les modèles sous forme de conteneurs Dockers et orchestrez leur
déploiement sur OpenShift/Kubernetes
- Vous garantissez la conformité réglementaire (QDD, RGPD, IA ACT), mettez en place des mécanismes de CI/CD (Intégration et Déploiement Continus), de tests unitaires et fonctionnels
- Vous garantissez la disponibilité, la performance et la scalabilité des services.
- Vous développez des outils de surveillance pour détecter la dérive des données (DataDrift) et la dérive des modèles (Model Drift), et mettez en place des boucles de réentraînement automatiques (via DataRobot, Grafana, etc.)
- Vous êtes référent technique MLOps pour l'équipe Data Science, participer à la revue de code et documenter les architectures et les bonnes pratiques
De 3 à 6 ans