Developpeur Mlops (Azure / Databricks / Mlflow), Secteur Energie, Montreal (Hybride) →
Abbeal
Developpeur MLOps (Azure / Databricks / MLflow), secteur energie, Montreal (hybride)
Industrialisez des solutions d IA classique, generative et agentique sur Azure et Databricks pour un acteur public majeur du secteur de l energie au Quebec.Un acteur public majeur du secteur de l energie au Quebec lance un programme pluriannuel de services en intelligence artificielle, via un partenaire integrateur nord-americain. Dans ce cadre, nous recherchons un developpeur ou une developpeuse MLOps pour industrialiser et exploiter des solutions d IA classique, generative et agentique sur Azure et Databricks.Suivi des experimentations, registre, conditionnement et deploiement des modeles avec MLflowPipelines d entrainement, de validation, d inference et de deploiement en lot ou en temps reelPratiques MLOps, LLMOps et AgentOps : CI/CD, automatisation, infrastructure comme code, gestion des environnementsInstrumentation des pipelines et supervisionSecurite, tracabilite, gestion des secrets, controles de qualiteBibliotheques, gabarits et accelerateurs reutilisablesEnvironnement technique
Montreal, hybride selon le mandat. Horaire de journee. Langue de travail et des livrables : francais. Mandat execute dans le cadre d un contrat-cadre pluriannuel, duree et date de demarrage precisees selon les enonces de travaux.Developpeur MLOps (Azure / Databricks / MLflow), secteur energie, Montreal (hybride)
#J-18808-Ljbffr
Industrialisez des solutions d IA classique, generative et agentique sur Azure et Databricks pour un acteur public majeur du secteur de l energie au Quebec.Un acteur public majeur du secteur de l energie au Quebec lance un programme pluriannuel de services en intelligence artificielle, via un partenaire integrateur nord-americain. Dans ce cadre, nous recherchons un developpeur ou une developpeuse MLOps pour industrialiser et exploiter des solutions d IA classique, generative et agentique sur Azure et Databricks.Suivi des experimentations, registre, conditionnement et deploiement des modeles avec MLflowPipelines d entrainement, de validation, d inference et de deploiement en lot ou en temps reelPratiques MLOps, LLMOps et AgentOps : CI/CD, automatisation, infrastructure comme code, gestion des environnementsInstrumentation des pipelines et supervisionSecurite, tracabilite, gestion des secrets, controles de qualiteBibliotheques, gabarits et accelerateurs reutilisablesEnvironnement technique
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