MLOps / AI Platform Engineer
Genève, Suisse • CDD de 6 mois
Votre mission
Au sein de la division Horlogerie Joaillerie de CHANEL, l’équipe Data Science est intégrée aux équipes Supply Chain et Opérations, afin d’être au plus près des enjeux métiers et de développer des solutions répondant directement à leurs besoins.
L’équipe développe, industrialise et opère des applications et modèles d’intelligence artificielle utilisés en production dans des domaines variés tels que l’IA générative, la computer vision et le machine learning classique (clustering, systèmes de recommandation, time series forecasting, etc.). Notre environnement repose principalement sur Databricks, Azure, des bases de données SQL et un ensemble de composants techniques visant à accélérer le développement, le déploiement et l’exploitation de ces solutions.
Dans ce contexte, nous recherchons un profil capable de renforcer les fondations logicielles et cloud de l’équipe afin d’améliorer la robustesse, la maintenabilité, la sécurité et la scalabilité de nos solutions.
Vos responsabilités
Vous participerez à la construction et à l'évolution de la plateforme IA de l'équipe, en intervenant sur l'ensemble du cycle de vie des applications et services.
Vous interviendrez en priorité sur les fondations logicielles, cloud et leur industrialisation :
- Définir et mettre en œuvre les standards de packaging, de versioning et de distribution des librairies Python.
- Concevoir, maintenir et standardiser les pipelines CI/CD pour l'ensemble des projets de l'équipe.
- Évaluer et améliorer les outils de gestion des dépendances et des environnements, et fiabiliser les workflows de développement entre environnements locaux et Databricks.
- Administrer les bases de données de production (performance, sécurité, évolutivité) et participer à l'intégration et à la gouvernance des données dans l'écosystème Databricks et Unity Catalog.
Selon l'avancement de la mission, vous pourrez également contribuer aux applications, aux modèles et à la qualité logicielle :
- Concevoir et développer des applications internes, de l'architecture au déploiement cloud, ainsi que les interfaces permettant aux utilisateurs internes d'accéder aux applications, aux modèles et aux services IA.
- Industrialiser les processus de réentraînement, de déploiement et de supervision des modèles de machine learning.
- Développer une stratégie de tests robuste couvrant les librairies, applications et workflows critiques.
Dans tous les cas, vous contribuerez à l'amélioration continue des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle et de MLOps au sein de l'équipe.
Profil recherché
Vous êtes issu(e) d'une formation en informatique, ingénierie logicielle, cloud computing ou domaine équivalent.
Vous possédez une expérience confirmée dans le développement logiciel, les plateformes cloud ou l'ingénierie de données, et souhaitez évoluer dans un environnement mêlant IA, cloud et industrialisation.
Vous maîtrisez Python, Git, SQL, les pratiques CI/CD, l'architecture logicielle et le développement d'applications.
Une expérience ou un intérêt pour les sujets suivants constitue un atout :
Azure DevOps, Databricks, Azure, Docker, Pytest, REST APIs, MLOps, MLflow, Unity Catalog, Infrastructure as Code, gestion d'agents IA, monitoring de modèles, gestion des identités et des permissions, plateformes de données modernes.
Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne curieuse, pragmatique et capable de challenger l'existant afin de faire progresser notre plateforme technique.
Vous maîtrisez le français et l'anglais.
Pourquoi rejoindre l'équipe ?
Vous rejoindrez une équipe Data Science à taille humaine où les choix techniques ont un impact direct sur les solutions utilisées au quotidien par les métiers.
Vous travaillerez sur des problématiques variées mêlant plateforme cloud, ingénierie logicielle, MLOps et intelligence artificielle, avec un haut niveau d'autonomie et une forte proximité avec les utilisateurs finaux.
Cette mission constitue une opportunité unique de contribuer à la structuration d'une plateforme IA moderne reposant sur Azure et Databricks, tout en participant à des projets à fort impact métier dans un contexte international.