Stage – Développeur ML-Ops & AI – F/H

Vous intégrerez une équipe internationale spécialisée en IA, MLOps et Edge Computing.

Sa mission est d'industrialiser des composants logiciels robustes, maintenables et directement intégrables dans les produits Edge AI.

L'équipe développe une offre permettant de construire, déployer et exécuter des applications d'Intelligence Artificielle au plus près des équipements et des données industrielles, y compris dans des environnements contraints ou hors ligne.

Votre travail contribuera à améliorer la fiabilité et la maintenabilité des modèles déployés, en tenant compte des contraintes de ressources, de sécurité, de stockage, de connectivité intermittente et de fonctionnement hors ligne propres à l'Edge.

Vos missions :


* Réaliser un état de l'art des solutions de ML Monitoring et formaliser les choix d'architecture au moyen d'une analyse comparative et d'Architecture Decision Records.


* Industrialiser et intégrer des composants Python réutilisables pour l'instrumentation, la collecte, le stockage, le calcul des indicateurs et la détection des dérives.


* Faire évoluer l'interface utilisateur afin de configurer le monitoring et de visualiser l'état de santé des déploiements, les métriques, les dérives et les alertes.


* Livrer du code de qualité production, accompagné de tests unitaires, d'intégration et fonctionnels, ainsi que d'une documentation technique et utilisateur.

Profil

Bac +5, Ecole d'ingénieur ou Master avec une spécialisation en Intelligence Artificielle, Machine Learning, Data Science, MLOps ou informatique.

Anglais : anglais professionnel permettant de travailler au sein d'une équipe internationale, de lire de la documentation technique et de présenter ses choix (minimum C1)

Compétences appréciées : connaissance d'outils de MLOps et d'observabilité tels que MLflow, Prometheus, Grafana ou OpenTelemetry ; expérience du développement Web ou de solutions de monitoring telles qu'Evidently AI, Great Expectations, NannyML ou équivalent.

Compétences techniques / outils indispensables :1) Solides bases en Machine Learning et compréhension du cycle de vie des modèles, notamment des problématiques de dérive ;
2) Bonne maîtrise de Python comme langage de développement logiciel ;
3) Pratique des tests automatisés, de la documentation et des principes de qualité du code.

Soft skills : Curiosité ; autonomie et force de proposition ; esprit d'équipe et capacité à partager et défendre ses choix techniques.

Durée : 6 mois

Période : Q1

Commencez votre parcours dans les données et l'intelligence artificielle avec une équipe enthousiaste de vous accompagner - postulez dès aujourd'hui !

Ici, toutes les différences font la force : Chez Schneider Electric, nous sommes engagés pour l'inclusion et la diversité, nous accueillons chaque profil avec bienveillance et ouverture.

Et parce qu'une belle mission mérite aussi de belles conditions, voici ce que nous vou...