Machine Learning Ops (H/F)
Descriptif
Véritable spécialiste de la mise en production des modèles d’intelligence artificielle, le Machine Learning Ops, aussi appelé MLOps Engineer, a pour rôle d’assurer la fluidité, la fiabilité et la scalabilité des solutions de machine learning dans un environnement opérationnel.
À la croisée de l’ingénierie logicielle, de la data science et du cloud computing, le MLOps intervient à toutes les étapes du cycle de vie des modèles : de leur développement à leur surveillance post-déploiement. Il garantit que les modèles IA restent performants, sûrs et bien intégrés dans les systèmes métiers.
Les autres intitulés de ce poste
Ingénieur MLOps, AI Ops Engineer, DataOps, DevOps IA
Principales missions
- L’automatisation du pipeline de machine learning (prétraitement des données, entraînement, validation, déploiement)
- La gestion du versioning des modèles et des jeux de données
- Le déploiement continu des modèles dans des environnements de production (CI/CD)
- La surveillance en temps réel des performances des modèles (monitoring, détection de dérive)
- La maintenance et la mise à jour régulière des modèles
- L’intégration des modèles dans des systèmes métiers (API, microservices)
- La mise en place de pratiques MLOps (documentation, sécurité, reproductibilité)
- La collaboration étroite avec les équipes data science, DevOps, cloud et produit
Qualités requises
- Travail en mode projet pour être capable de coordonner plusieurs équipes (data, IT, produit)
- Maîtrise des outils de conteneurisation (Docker, Kubernetes)
- Compétences en cloud computing (GCP, AWS, Azure)
- Connaissances avancées en Python, Git, et outils MLOps (MLflow, DVC, Airflow, TensorFlow Serving…)
- Rigueur technique et documentation soignée
- Réactivité face aux incidents ou aux dégradations de performance
- Capacité d’analyse et de résolution de problèmes complexes
- Curiosité constante pour les innovations en IA et DevOps
Formation et débouchés
- Formation de niveau Bac +5, diplômé(e) d’une École d’Ingénieur ou d’un Master universitaire avec une spécialisation en informatique, intelligence artificielle ou data engineering.
- Une expérience préalable en data science, DevOps ou ingénierie logicielle est un atout majeur.
Le MLOps peut évoluer vers des fonctions de Lead MLOps, Architecte IA, Head of AI Platform ou CTO dans des organisations à forte intensité technologique.
Nos offres d’emploi pour ce poste
cdi
Présentiel
International Marketing Manager (Arabic & English Speaker) – H/F / CDI
Paris
cdi
Télétravail possible
Product Owner – Référentiels Produits et Médias (PIM/DAM)
Paris
cdi
Présentiel
Luxuary Travel Designer / Conseiller voyages sur-mesure
Paris / Versailles
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Responsable Grands Comptes GSS (H/F)
Courbevoie
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Responsable Grands Comptes – Division IT (H/F)
Courbevoie
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Responsable Commercial Voyages Evénementiels
Versailles
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AI Engineer
Paris
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Télétravail possible
Responsable Performance Analytics (H/F)
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Manager Pôle Nouvelles Technologies et IA
Paris
cdi
Présentiel
Lead Consultant en Stratégie et Innovation Digitale – H/F
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cdd
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Talent Acquisition Manager CDD
Paris
