INGENIEUR.E MLOpsJOB LINK

Job Link – Une expertise humaine au cœur du recrutement 

Créée en 2005 par deux associés passionnés, Job Link est une entreprise à dimension humaine qui place l’humain au centre de sa mission. Spécialiste du recrutement, elle accompagne les entreprises dans la recherche de talents en CDI, CDD et intérim, en conjuguant proximité, réactivité et exigence de qualité.

Présente dans 13 agences en France (Lille, Paris, Lyon, Aix-Marseille, Bordeaux, Aubagne, Nantes, Toulon, Villepinte, Évry, Cergy, Torcy et Toulouse), Job Link réunit 100 collaborateurs investis et engagés dans leur métier, avec une ambition commune : créer du lien durable entre les entreprises et les candidats.

Entreprise engagée, Job Link intègre une démarche RSE forte, axée sur : 

• L’accompagnement des publics en situation de handicap, via des dispositifs dédiés de recrutement et d’intégration,

• Le développement de partenariats locaux favorisant l’insertion professionnelle,

• Et une politique interne fondée sur le respect, la diversité et l’égalité des chances.

Chez Job Link, chaque recrutement est avant tout une rencontre, fondée sur l’écoute, la confiance et la valorisation des compétences de chacun.

Pour en savoir plus sur nos valeurs et engagements, rendez-vous sur notre site : https://www.joblink.fr/politique-rse-job-link/

JOBLINK recrute pour l'un de ses clients spécialisé dans les technologies d'intelligence artificielle appliquées à l'industrie, un Ingénieur MLOps embarqué (H/F).

Le Poste et l'Entreprise

Notre client est une start-up deep-tech innovante et en forte croissance. Issue de plusieurs années de recherche approfondie, cette entreprise conçoit une technologie d'Intelligence Artificielle embarquée (Edge AI) de pointe pour la surveillance en temps réel des procédés industriels.

L'objectif de cette technologie est de "rendre visible l'invisible" : détecter instantanément des anomalies critiques (corrosion, cavitation, cavitation, colmatage, etc.) au sein des flux industriels. Votre rôle sera clé dans la prévention des défaillances et l'amélioration de la fiabilité des installations.

Basé à La Ciotat (13), dans un cadre de travail exceptionnel, vous rejoignez l'équipe technique pour l'industrialisation des modèles d'IA.

Votre Contribution Principale (Missions)

En tant qu'Ingénieur MLOps Embarqué, vos responsabilités essentielles incluront :

• Conception et Maintenance MLOps : Développer et optimiser les pipelines de traitement de données et d'apprentissage des modèles d'IA.

• Industrialisation et Déploiement : Mettre en œuvre des solutions d'intégration et de livraison continues (CI/CD) pour le déploiement et le suivi des modèles en environnement de production.

• Intégration Embarquée : Participer activement à l'intégration des modèles au sein des systèmes embarqués (Edge AI), en respectant les contraintes temps réel.

• Suivi de Performance : Assurer le suivi des modèles sur le terrain, identifier les dérives de performance et proposer des pistes d'amélioration continue.

• Gouvernance des Données : Contribuer à la structuration, la qualité et la sécurisation des jeux de données.

• Collaboration Multidisciplinaire : Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Scientists, Software et Hardware dans cet environnement Deep-tech/Industrie 4.0.

Conditions et Avantages

• Type de Contrat : CDI

• Localisation : La Ciotat (13) – un cadre de vie entre mer et collines.

• Environnement : Start-up à taille humaine, où l'initiative est encouragée.

• Flexibilité : Télétravail partiel possible.

• Rémunération & Avantages : Mutuelle d'entreprise attractive.

Pour postuler à cette opportunité passionnante, merci d'adresser votre CV à l'adresse suivante : **********************

• Diplôme d’ingénieur ou Bac+5/Doctorat en électronique, mathématiques appliquées, informatique industrielle ou domaine connexe.

• Expérience confirmée en MLOps, data engineering ou IA embarquée, idéalement dans un environnement industriel.

• Maîtrise de Python et des frameworks IA (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn…).

• Connaissance des outils MLOps : MLflow, DVC, Docker, Git, Airflow/Kubeflow.

• Bonnes bases en Linux, CI/CD, API REST, conteneurisation (Docker, Kubernetes).

• Familiarité avec les systèmes embarqués, microcontrôleurs et contraintes temps réel.

• Bon niveau d’anglais technique.